本文選題：資產(chǎn) + 資金管理　； 參考：《東北師范大學(xué)》2013年博士論文

【摘要】：為了更好地比較投資前景(如投資組合,固定資產(chǎn)等)的表現(xiàn),在本文中我們首先探索并發(fā)展了剔除背景風(fēng)險影響的馬科維茨均值-方差比率統(tǒng)計量。我們考察了馬科維茨均值-方差比率的大樣本和小樣本檢驗的理論和表現(xiàn),在非漸進(jìn)框架下(小樣本情況下),獲得了一個基于馬科維茨均值-方差比率統(tǒng)計量的一致最優(yōu)無偏檢驗。我們討論了基于馬科維茨均值-方差比率統(tǒng)計量的大樣本檢驗和小樣本檢驗的應(yīng)用性,并且實證分析了剔除以美國標(biāo)準(zhǔn)普爾500股指收益為背景風(fēng)險后的韓國股指收益和新加坡股指收益的差異,從而展現(xiàn)了我們獲得的基于馬科維茨均值-方差比率統(tǒng)計量的一致最優(yōu)無偏檢驗在實際應(yīng)用中的優(yōu)越性。特別要提出的是,我們發(fā)現(xiàn)了基于馬科維茨均值-方差比率的小樣本檢驗?zāi)軌虮容^出兩個不同投資收益表現(xiàn)的差異,但是常用的基于夏普比率的檢驗以及我們獲得的基于馬科維茨均值-方差比率的大樣本檢驗卻不能比較出這些收益表現(xiàn)的差異。 另一方面,為了選擇好的投資項目來提高收益,對于單個的投資收益序列的研究,尤其是近些年來對其非線性特性的研究,越來越引起人們的興趣。在本中,我們提出了一個高效,便捷的方法來探測一個時間序列是否存在非線性性質(zhì)。我們的非線性檢驗的一個優(yōu)點是,不需要假定非線性的具體形式。模擬結(jié)果顯示我們的檢驗方法在穩(wěn)定性和勢方面都有很好的表現(xiàn)。應(yīng)用在太陽黑子數(shù)據(jù)非線性檢測得到了與現(xiàn)存的優(yōu)秀工作一致的結(jié)果；應(yīng)用于檢驗股票價格的隨機游動假設(shè)方面也證實了最近發(fā)現(xiàn)的結(jié)果。
[Abstract]:In order to better compare the performance of investment prospects (such as portfolio, fixed assets, etc.), we first explored and developed the Markowitz mean variance ratio statistics that eliminated the impact of the background risk. We examined the theory and performance of the large sample and small sample test of the Markowitz mean variance ratio in the non progressive framework. Under the case of small sample, a uniform optimal unbiased test based on the Markowitz mean variance ratio statistics is obtained. We discuss the applicability of the large sample test and the small sample test based on the Markowitz mean variance ratio statistics, and the empirical analysis is taken to eliminate the background wind of the US Standard & Poor's 500 stock index return. The difference between the return of the South Korean stock index and the earnings of the Singapore stock index shows the superiority of the uniform optimal unbiased test based on the Markowitz mean variance ratio statistics. In particular, we find that the small sample test based on the mean variance ratio of the Markowitz can be compared. There are two differences in the performance of different investment returns, but the commonly used test based on the SHARP ratio and the large sample test based on the Markowitz mean variance ratio can not compare the differences in the performance.
On the other hand, in order to choose a good investment project to improve the income, the study of a single investment return sequence, especially the study of its nonlinear characteristics in recent years, has attracted more and more interest. In this paper, we have proposed a efficient and convenient method to detect the existence of nonlinear properties of a time series. One advantage of the nonlinear test is that there is no need to assume the specific form of the nonlinearity. The simulation results show that our test method has a good performance in both stability and potential. The application of the nonlinear detection of sunspot data is consistent with the existing excellent work; it is used to test the random walk of the stock price. The hypothesis has also confirmed the recent findings.

【學(xué)位授予單位】：東北師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：F830.59;F224;O212.1

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