【摘要】：與方差風(fēng)險測度相比,下偏矩一方面能夠度量下邊風(fēng)險,另一方面通過設(shè)置不同的風(fēng)險因子它可以更廣泛的反映投資者的風(fēng)險偏好。Harlow[1]建立了基于歷史數(shù)據(jù)的均值下偏矩最優(yōu)投資組合模型,本文考慮建立預(yù)測數(shù)據(jù)下的均值下偏矩最優(yōu)投資組合模型,并同Harlow的模型進行實證比較。考慮到實際收益數(shù)據(jù)的時變性、杠桿效應(yīng)和厚尾特征,引入AR(1)-GJR(1,1)-EVT模型來描述金融時間序列的上述特征,并通過t Copula函數(shù)描述資產(chǎn)收益之間的非線性相關(guān)性。對基于歷史數(shù)據(jù)的均值-二階下偏矩模型和基于預(yù)測數(shù)據(jù)的均值-二階下偏矩模型的投資績效進行考察。中國股市的實證結(jié)果表明,基于預(yù)測數(shù)據(jù)的均值二階下偏矩模型可以得到更好的投資績效。
[Abstract]:Compared with the variance risk measure, the lower moment can measure the lower risk on the one hand, On the other hand, by setting different risk factors, it can reflect the risk preference of investors more broadly. Harlow [1] established the optimal portfolio model based on historical data. In this paper, we consider establishing the optimal portfolio model with lower mean partial moment under the prediction data, and compare it with Harlow model. Considering the time-varying, leverage effect and thick-tailed characteristics of the actual return data, AR (1)-GJR (1t1)-EVT model is introduced to describe the above characteristics of the financial time series, and the nonlinear correlation between asset returns is described by t Copula function. The investment performance of the mean-second-order downward-moment model based on historical data and the mean-second-order downward-moment model based on predictive data are investigated. The empirical results of Chinese stock market show that the average second-order downwarping moment model based on forecasting data can get better investment performance.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)金融工程研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點項目(71001071,70831004)
【分類號】：F224;F830.59

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本文編號：2352036