本文關鍵詞：基于優(yōu)化的Black-Litterman模型證券資產配置研究

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【摘要】：近年來,隨著我國經濟貿易全球化的不斷發(fā)展,我國的資本市場不僅受到國內基本面的影響,而且還受到國際資本市場的沖擊。國內資本市場,尤其是股市,表現出比以往更多波動性和不確定性,給廣大投資者帶來了更多的挑戰(zhàn)。一直以來,在控制風險的前提下,如何配置資產,并且保持較高的收益,成為學者們不斷研究探討的課題�，F代投資組合理論開創(chuàng)者Markowitz認為多元化的投資組合可以分散非系統(tǒng)性風險,并且在1952年通過量化的數學模型,構建了現代投資組合理論的框架。隨后幾十年,各國學者根據不同的市場狀況,提出了相應的模型,其中1992年提出的Black-Litterman資產配置模型就是一種很好的優(yōu)化。該模型在傳統(tǒng)的M-V模型基礎上添加了投資者的主觀觀點,然后求解出一個新的投資權重用于資產配置當中。然而,在如何選取確定主觀觀點的過程中,原始的Black-Litterman模型過于隨意性。在波動程度較大的市場環(huán)境中,該模型具有一定的缺陷和不足。因此,本文在Black-Litterman模型的基礎上,首先利用徑向基函數神經網絡模型獲取量化的觀點作為輸入；其次,利用GJR-GARCH-M模型捕捉市場復雜的波動規(guī)律。將兩者得到的結果替代原Black-Litterman模型中的投資者主觀觀點,最終以新模型求解新的投資權重,可以有效的提升投資組合整體收益狀況。實證部分,本文選取了滬深300指數中不同行業(yè)的50只股票作為樣本。采用結合了GIR-GARCH-M模型和RBF模型之后的Black-Litterman模型,獲取新的資產配置權重,并以該投資組合權重獲得新的收益,與傳統(tǒng)的M-V模型和Black-Litterman模型進行了對比。實證表明,優(yōu)化后的模型具有一定的優(yōu)越性,能夠為投資者帶來更好的投資績效。
【關鍵詞】：投資組合 Black-Litterman模型 GJR-GARCH-M模型 RBF模型
【學位授予單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F832.51
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 背景介紹9-10
• 1.2 國內相關課題研究現狀10-13
• 1.2.1 國外相關研究現狀10-12
• 1.2.2 國內相關研究狀況12-13
• 1.3 本文研究的主要內容13-14
• 第2章 經典投資組合理論和BL模型14-30
• 2.1 經典投資理論14-18
• 2.1.1 Markowitz均值方差模型14-16
• 2.1.2 CAPM與套利定價理論16-18
• 2.2 均值方差模型的缺陷和拓展18-19
• 2.3 Black-Litterman資產配置模型19-30
• 2.3.1 BL模型發(fā)展簡介19-20
• 2.3.2 BL模型的思路20-23
• 2.3.3 BL模型相關參數設定23-28
• 2.3.4 BL模型量化觀點28-30
• 第3章 GJR-GARCH-M模型30-34
• 3.1 GARCH模型30-31
• 3.2 GARCH模型的拓展31
• 3.3 GJR-GARCH-M模型的應用31-34
• 第4章 基于徑向基函數神經網絡34-42
• 4.1 人工神經網絡簡介34
• 4.2 神經網絡的分類34-35
• 4.3 RBF模型35-42
• 4.3.1 RBF模型基本結構36-38
• 4.3.2 RBF模型的基礎38-39
• 4.3.3 RBF模型學習算法39-40
• 4.3.4 RBF模型和BL模型40-42
• 第5章 實證研究42-49
• 5.1 數據集選取42-43
• 5.2 數據的處理分析43-49
• 第6章 總結與展望49-51
• 參考文獻51-53
• 致謝53-54
• 在讀期間發(fā)表的學術論文54

【相似文獻】

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1 周煒軒;;證券資產管理業(yè)務中的風險控制[J];中國外資;2011年18期

2 胡婧;;證券資產管理業(yè)務轉型對策研究[J];中國科技信息;2013年23期

3 尹騫,王劍輝;如何正確評估企業(yè)的證券資產[J];財會月刊;1993年04期

4 李少白,劉永清,馬德，

本文編號：654733