一个基于随机控制方法的养老基金管理模型

本文建立了一个养老基金资产负债管理的动态模型,解决养老基金在相关性资产之间的配置问题.采用随机控制方法同时求解基金在相关性资产之间的最优配置比例和养老基金的最优贡献率,分析了资产之间的相关性对养老基金管理最优策略的影响,得知不同金融资产之间的相关性对养老基金的最优投资策略和最优贡献策略起着重要的作用,并给出仿真计算案例来验证结论的有效性.     

基于TGARCH模型的证券投资惯性反向交易策略实证研究

惯性反向交易策略是比较成熟的行为金融投资策略.选取2000年1月～2006年10月投资组合公告发布在7年以上的10只偏股型封闭式基金,将TGARCH模型结合Shiller等提出的模型测度中国证券投资基金的惯性反向交易策略,探讨证券收益的波动性与惯性反向交易之间的关系.实证分析结果表明,惯性反向交易行为使基金收益具有负自相关性,同时惯性反向交易行为在市场上升和下降时是不对称的,市场下降时的惯性交易行为远比市场上升时剧烈,存在明显的杠杆效应,并且利空消息比同样大小的利好消息对收益波动性的影响更大.     

我国养老基金投资管理存在的问题与建议

本文研究了我国养老基金投资管理的现状和存在的问题,提出了完善我国养老基金投资管理的对策建议.     

基于改进遗传算法的开放式基金市场价值溢价研究

针对时间序列回归方法对Carhart四因素模型参数估计不够精确的缺陷,本文利用改进的遗传算法来优化四因素模型中的参数,获得了更为精确的模型.基于此模型,以2003年1月至2006年9月我国开放式基金月度数据为样本,对我国开放式基金市场的价值溢价进行了深入研究.研究结果表明我国开放式基金市场存在明显的价值溢价,并且高市值基金价值溢价比低市值基金更为显著,导致这一结果的主要原因是基金管理者的价值投资理念尚未形成.     

套期保值, 估计风险与贝叶斯统计——基于中国铜期货市场的经验研究

针对期货最优套期保值策略估计中可能存在的估计风险问题,本文对单变量线性回归模型(OLS模型)和多变量线性回归模型(VAR模型和EC-VAR模型)进行贝叶斯分析,并采用Gibbs抽样方法对中国铜期货市场的最优套期保值策略进行了实证分析。本文还同时估计了基于频率统计方法的最优套期保值策略,并对贝叶斯统计下和频率统计下的最优套期保值策略进行了分析比较。实证结果清楚表明,估计风险对模型结果有重要影响。在处理估计风险方面,贝叶斯统计较频率统计方法有明显优势。     

养老基金投资风险调整收益衡量方法与应用

依据养老基金投资的目标、风险收益偏好、投资范围和投资工具限制,通过运用、发展经典投资组合绩效评价理论方法,可以探索养老保险基金投资绩效评价一般理论方法。运用风险调整收益的绩效评价方法,对全国社会保障基金、基本养老保险基金、个人账户基金、企业年金基金、职业年金基金、商业养老保险基金及其投资管理机构和任一单个养老基金投资组合的风险调整收益进行衡量、比较、评价,是检验养老基金投资制度与市场运行的有效性的基础。     

构建中国养老金指数

养老金多元化组合投资是否可以战胜通货膨胀实现保值增值、养老金投资管理机构和投资组合的业绩是否实现了投资目标?这些问题都需要客观科学的业绩基准来进行回答。根据养老基金投资货币类资产、固定收益类资产、权益类资产的资产配置规则,基于现代投资组合理论,编制中国养老金指数,既可以在宏观上为养老金投资管理制度效率评价提供基准,也可以在微观上为养老金投资机构和养老金投资组合提供投资策略制定和投资绩效评价的基准。     

我国教育科研投入与经济增长的计量分析

以内生经济增长理论为依据,对柯布一道格拉斯生产函数模型作局部修改,采用协整检验与基于向量自回归模型的格兰杰两步法等现代计量分析方法,对我国教育科研投资与经济增长的关系进行实证分析.     

基于支持向量机的股市风格轮换策略研究

作为一种增加潜在收益的工具,风格轮换策略已经成为广为接受的金融投资策略.通过对几种常见的风格轮换模型进行比较,采取支持向量机分别建立规模溢价和价值溢价的预测模型,根据预测结果形成规模风格和价值/成长风格轮换策略,并检验这种积极风格轮换策略在中国股市的有效性.研究结果表明,中国股市存在显著的价值溢价,规模风格轮换策略业绩显著优于消极持有小盘股策略和市场收益,适合采取规模风格轮换策略进行短期投资;消极持有价值股的投资策略业绩显著优于规模风格轮换的投资策略,这暗示在长期投资上更适合采取买入并持有价值股的消极风格投资策略.     

对冲基金的交易策略与投资对策的反思

对冲基金是上个世纪金融市场中新崛起的投资力量,近年来发展的势头非常强劲。2005年底,全球的对冲基金已经达到8532家,控制资产规模已经达到一万亿美元。随着我国金融市场的开放,试点工作的逐步推进,融资融券业务的不断发展,一些对冲基金开始进入我过市场,参与我国金融市场的投资。因此深入研究对冲基金的投资行为投资策略非常重要。2008年,对冲基金市场经历了有史以来业绩最糟糕的一年。其行业平均亏损比例高达18．3％1是自l990年有记录以来表现最差的一年。本文概括的总结的了国外对冲基金的基本交易策略,分析了对冲基金在金融危机下的表现,最后提出了一些金融危机后对冲基金投资策略的反思和改进。     

首席信息官评估信息服务价值的行为与决策研究

本文是针对企业在IT投资决策过程中评估信息服务价值的理论和实证研究。首先通过发放问卷,调研了中国信息技术密集型企业IT投资的决策环境和首席信息官(Chief Information Officer,简称CIO)的风险态度。其次,在调研结论的基础上,利用贝叶斯决策理论,建立CIO评估外部信息服务价值的数学模型。实证调研表明,在IT投资决策过程中,大部分CIO属于风险中性。针对风险中性的决策者,本文分析了购买信息服务所规避损失或者增加收益的期望值,并与信息服务的费用进行比较,以帮助CIO做出是否购买信息服务和是否进行IT投资的决策。在应用案例中,对一家大型电子商务企业进行了实地调研,并对访谈资料和文档数据进行分析。应用案例的分析结果表明:本文的研究结论适用于中国信息技术密集型企业,能够提供相关决策的依据。     

基于Frank-Copula贝叶斯估计的系统性风险对样本标度的敏感性分析

研究表明数据样本标度的选取对系统性风险估计结果具有直接影响,本文基于150只A股样本数据构建25组投资组合,通过Copula贝叶斯估计方法获得系统风险β与投资标度比λ无信息先验的联合后验分布,对系统风险β与投资标度比λ的影响效应进行了分析。研究表明,样本标度对我国A股市场的系统性风险值估计存在误差性影响,且该影响随着公司规模的增加而不断上升,即样本标度的选取对于大额机构投资者影响较大,但数据对于账面市值比不敏感。以月度数据为基础数据,我国市场系统性风险值与样本标度比存在弱负相关关系,相比较以机构投资者占据资本市场主流的美国数据,我国市场真实投资标度存在明显差异。     

A Learning Real Options Framework with Application to Process Design and Capacity Planning

This paper studies the impact of learning on a multi‐staged investment scenario. In contrast to other models in the real options literature in which learning is viewed as a passive consequence of the delay period, this paper quantifies information acquisition by merging statistical decision theory with the real options framework. In this context, real option attributes are discussed from a Bayesian perspective, thresholds are identified for improved decision‐making, and information's impact on downstream decision‐making is discussed. Using real data provided by a firm in the aerospace maintenance, repair, and overhaul industry, the methodology is used to guide a multi‐phased irreversible investment decision involving process design and capacity planning.     

基于状态空间的贝叶斯跳跃厚尾金融随机波动模型研究

针对金融市场中跳跃特征的刻画问题,提出了贝叶斯跳跃厚尾随机波动模型。通过随机波动模型的结构分析和状态空间转换,设计了模型参数估计的MCMC算法,利用Kalman滤波和高斯模拟平滑方法估计模型的潜在波动,运用贝叶斯因子对随机波动类模型进行比较分析,并利用中国和美国的股市收益数据进行实证分析。研究结果表明:在刻画中、美两国股票市场的波动特征方面,跳跃厚尾随机波动模型要明显优于厚尾随机波动模型和标准随机波动模型,并且金融危机背景下的中国和美国股票市场都具有明显的波动持续性以及跳跃特征。     

中国投资基金波动择时能力的实证研究

投资基金的择时能力是基金绩效评价的核心内容。本文通过引入收益择时因子改进了Busse的波动择时模型,并以此为工具从波动时变性的角度对我国证券投资基金的择时能力进行了实证研究。实证结果表明,不仅中国证券投资基金具有较为显著的波动择时能力,开放式基金的波动择时能力强于封闭式基金;而且改进的波动择时模型优于Busse波动择时模型。     

基于贝叶斯因子模型金融高频波动率预测研究

构建了包含时变系数和动态方差的贝叶斯HAR潜在因子模型(DMA(DMS)-FAHAR),并对我国金融期货(主要是股指期货和国债期货)的高频已实现波动率进行预测.通过构建贝叶斯动态潜在因子模型提取包含波动率变量、跳跃变量和考虑杠杆效应的符号跳跃变量等预测变量的重要信息.同时,在模型中加入了投机活动变量,以考察市场投机活动对中国金融期货市场波动率预测的影响.预测结果表明,时变贝叶斯潜在因子模型在所有参与比较的预测模型当中具有最优的短期、中期和长期预测效果.同时,具有时变参数和时变预测变量的贝叶斯HAR族模型在很大程度上提高了固定参数HAR族模型的预测能力.在股指期货和国债期货的预测模型中加入投机活动变量可以获得更好的预测效果.     

Diversification-consistent data envelopment analysis based on directional-distance measures

We propose new diversification-consistent DEA models suitable for assessing efficiency of investment opportunities available on financial markets. The formulations based on directional distance measures enable to use several risk measures as inputs and return measures as outputs, which can take both positive and negative values. We show that various models with different strength can be obtained and strongly, semi-strongly or weakly Pareto–Koopmans efficient investment opportunities can be identified. Moreover, the optimal solutions correspond to efficient investment opportunities and can be used by investors to revise the inefficient ones. If we consider discretely distributed returns, we can prove that under proper choice of the inputs (CVaRs) and outputs (expected return), the strongest model is able to identify efficient investment opportunities with respect to the second-order stochastic dominance. Moreover, the model can be formulated as a linear programming problem. In the numerical study, the proposed DEA models are applied to 48 representative industry portfolios from US stock markets.     

金融网络下投资组合风险及最优规模研究

从资本市场互联的网络角度,讨论金融资产组合优化与均衡规模问题. 在金融资产与负 债非平衡条件下,给出单个部门的投资规模、投资风险控制模型. 从金融网络角度,分析多部门 间金融工具的均衡问题,建立描述系统均衡规模、均衡价格的模型. 并在不同投资效用函数下, 求解单个部门及多部门模型的最优解.     

Investment in Shared Suppliers: Effect of Learning,Spillover, and Competition

We investigate the optimal strategies for firms to invest in their suppliers when the benefits of such investments can spillover to other firms who also source from the same suppliers. We consider two Bayesian firms that can invest in improving the quality of their shared supplier; the firms do not have complete information on the true quality of the supplier, but they update their beliefs based on the supplier's performance. We formulate the problem as an investment game and obtain Markov perfect equilibria characterized by the investment thresholds of both firms. The equilibrium investment strategies of the two firms are characterized by a region of preemption and a region of war of attrition. We also examine how the interplay between spillover, competition, and returns from the investment at shared suppliers affect the investment threshold and the time to the leader's investment, and identify the conditions under which competition delays or hastens the first investment in a shared supplier.