本文關(guān)鍵詞：基于均值-CVaR-熵的證券投資組合優(yōu)化及實(shí)證研究

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【摘要】：近期中國股市行情一直走高的背景下,股票投資再次成為大眾投資的首選,如何進(jìn)行股票組合的選取以及對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的度量在投資過程中更凸顯其重要性。而投資組合理論是投資學(xué)從古到今一直在研究的課題之一,它主要解決的問題就是如何把一定數(shù)量的資金分配到不同的資產(chǎn)中,在小于給定風(fēng)險(xiǎn)水平的情況下最大化收益或者在收益一定的情況下最小化風(fēng)險(xiǎn)。為了得到股票的最優(yōu)投資組合,很多學(xué)者在現(xiàn)代投資組合理論的基礎(chǔ)上,從風(fēng)險(xiǎn)度量著手,分別用方差、在險(xiǎn)價(jià)值(Value at Risk, VaR)、條件在險(xiǎn)價(jià)值(Conditional Value at Risk,CVaR)來度量風(fēng)險(xiǎn)。而近年來有學(xué)者提出了運(yùn)用信息熵來度量風(fēng)險(xiǎn),并付之實(shí)踐,得出的結(jié)果也很理想,熵的概念很簡單,又滿足一致性風(fēng)險(xiǎn)度量,所以使之成為學(xué)者們研究金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的前沿課題,本文以CVaR度量風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上加入熵的約束提出一個(gè)新的風(fēng)險(xiǎn)度量模型：均值—CVaR-熵模型。本文首先闡述一致性風(fēng)險(xiǎn)度量的特點(diǎn),然后從馬科維茨的投資組合理論著手進(jìn)行介紹,然后對(duì)VaR在理論上進(jìn)行了闡述,并且使之與CVaR進(jìn)行比較,進(jìn)而介紹CVaR概念,分析各自的性質(zhì)及對(duì)應(yīng)的優(yōu)缺點(diǎn),最后介紹熵可以作為風(fēng)險(xiǎn)的概念,得出熵滿足一致性風(fēng)險(xiǎn)度量的結(jié)論,并且可以彌補(bǔ)其他度量方法所具有的一些缺點(diǎn),所以熵運(yùn)用在風(fēng)險(xiǎn)度量上是合適的。在進(jìn)行了理論分析后,接下來是本文的核心即在保證投資組合收益率的前提下,以CVaR和熵函數(shù)的線性組合為最小目標(biāo)函數(shù),構(gòu)建不允許賣空的基于均值-CVaR—熵的股票投資組合模型。建立完均值-CVaR-熵模型后,和均值-方差模型、均值-CVaR模型進(jìn)行比較分析。文章最后一部分是對(duì)已經(jīng)建立的三個(gè)模型進(jìn)行實(shí)證分析,首先在上證A股多個(gè)行業(yè)分類中選取30支股票作為數(shù)據(jù)選取對(duì)象,利用Matlab軟件中的fmincon函數(shù)對(duì)模型求解,求得均值一方差模型、均值-CVaR模型、均值-CVaR-熵模型的最優(yōu)解及對(duì)應(yīng)的各資產(chǎn)的分配比例,其次對(duì)求得的最優(yōu)結(jié)果進(jìn)行分析,并運(yùn)用樣本外數(shù)據(jù)求得每個(gè)組合的夏普比率,進(jìn)而檢驗(yàn)且得出模型結(jié)果的有效性。最后是分析參數(shù)的變化對(duì)均值-CVaR-熵優(yōu)化模型產(chǎn)生的影響。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)險(xiǎn)管理 均值-CVaR-熵 組合優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F832.51
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 引言10-12
• 1.1 研究意義10
• 1.2 提出問題10-11
• 1.3 本文主體框架思路11-12
• 第二章 文獻(xiàn)綜述12-15
• 2.1 投資組合理論的發(fā)展12-13
• 2.2 本文的創(chuàng)新之處13-15
• 第三章 風(fēng)險(xiǎn)度量理論及熵理論15-24
• 3.1 一致性風(fēng)險(xiǎn)度量含義15
• 3.2 均值-方差模型及VaR方法15-18
• 3.2.1 均值-方差模型的假設(shè)15-16
• 3.2.2 均值-方差模型介紹16
• 3.2.3 VaR方法介紹16-17
• 3.2.4 VaR方法的性質(zhì)17
• 3.2.5 VaR方法的優(yōu)缺點(diǎn)17-18
• 3.3 CVaR方法18-20
• 3.3.1 CVaR方法介紹18-19
• 3.3.2 CVaR置信水平的選擇19
• 3.3.3 CVaR的性質(zhì)19
• 3.3.4 CVaR方法的優(yōu)缺點(diǎn)19-20
• 3.4 熵定義及性質(zhì)20-21
• 3.5 CVaR—熵方法21-24
• 3.5.1 CVaR-熵方法介紹21-22
• 3.5.2 CVaR—熵性質(zhì)22-24
• 第四章 投資組合優(yōu)化模型24-26
• 4.1 均值-CVaR模型24
• 4.2 均值-CVaR-熵模型24-26
• 第五章 實(shí)證研究26-43
• 5.1 數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)及參數(shù)設(shè)定26-27
• 5.2 計(jì)算資產(chǎn)周收益率27-29
• 5.3 實(shí)證檢驗(yàn)29-36
• 5.4 結(jié)果檢驗(yàn)36-38
• 5.5 敏感性分析38-41
• 5.5.1 λ的敏感性分析38-40
• 5.5.2 置信水平的敏感性分析40-41
• 5.6 本章小結(jié)41-43
• 第六章 結(jié)論43-45
• 6.1 結(jié)論43
• 6.2 本文存在的不足及進(jìn)一步研究的問題43-45
• 參考文獻(xiàn)45-47
• 附錄47-59
• 致謝59

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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本文編號(hào)：573667