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

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【摘要】：近年來,隨著我國經(jīng)濟(jì)貿(mào)易全球化的不斷發(fā)展,我國的資本市場不僅受到國內(nèi)基本面的影響,而且還受到國際資本市場的沖擊。國內(nèi)資本市場,尤其是股市,表現(xiàn)出比以往更多波動(dòng)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(fēng)險(xiǎn)的前提下,如何配置資產(chǎn),并且保持較高的收益,成為學(xué)者們不斷研究探討的課題。現(xiàn)代投資組合理論開創(chuàng)者M(jìn)arkowitz認(rèn)為多元化的投資組合可以分散非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),并且在1952年通過量化的數(shù)學(xué)模型,構(gòu)建了現(xiàn)代投資組合理論的框架。隨后幾十年,各國學(xué)者根據(jù)不同的市場狀況,提出了相應(yīng)的模型,其中1992年提出的Black-Litterman資產(chǎn)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(chǔ)上添加了投資者的主觀觀點(diǎn),然后求解出一個(gè)新的投資權(quán)重用于資產(chǎn)配置當(dāng)中。然而,在如何選取確定主觀觀點(diǎn)的過程中,原始的Black-Litterman模型過于隨意性。在波動(dòng)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(chǔ)上,首先利用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲取量化的觀點(diǎn)作為輸入；其次,利用GJR-GARCH-M模型捕捉市場復(fù)雜的波動(dòng)規(guī)律。將兩者得到的結(jié)果替代原Black-Litterman模型中的投資者主觀觀點(diǎn),最終以新模型求解新的投資權(quán)重,可以有效的提升投資組合整體收益狀況。實(shí)證部分,本文選取了滬深300指數(shù)中不同行業(yè)的50只股票作為樣本。采用結(jié)合了GIR-GARCH-M模型和RBF模型之后的Black-Litterman模型,獲取新的資產(chǎn)配置權(quán)重,并以該投資組合權(quán)重獲得新的收益,與傳統(tǒng)的M-V模型和Black-Litterman模型進(jìn)行了對比。實(shí)證表明,優(yōu)化后的模型具有一定的優(yōu)越性,能夠?yàn)橥顿Y者帶來更好的投資績效。
【關(guān)鍵詞】：投資組合 Black-Litterman模型 GJR-GARCH-M模型 RBF模型
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)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
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 背景介紹9-10
• 1.2 國內(nèi)相關(guān)課題研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 國外相關(guān)研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 國內(nèi)相關(guān)研究狀況12-13
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容13-14
• 第2章 經(jīng)典投資組合理論和BL模型14-30
• 2.1 經(jīng)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(jià)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(chǎn)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(guān)參數(shù)設(shè)定23-28
• 2.3.4 BL模型量化觀點(diǎn)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(yīng)用31-34
• 第4章 基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)34-42
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介34
• 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類34-35
• 4.3 RBF模型35-42
• 4.3.1 RBF模型基本結(jié)構(gòu)36-38
• 4.3.2 RBF模型的基礎(chǔ)38-39
• 4.3.3 RBF模型學(xué)習(xí)算法39-40
• 4.3.4 RBF模型和BL模型40-42
• 第5章 實(shí)證研究42-49
• 5.1 數(shù)據(jù)集選取42-43
• 5.2 數(shù)據(jù)的處理分析43-49
• 第6章 總結(jié)與展望49-51
• 參考文獻(xiàn)51-53
• 致謝53-54
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文54

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 周煒軒;;證券資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)中的風(fēng)險(xiǎn)控制[J];中國外資;2011年18期

2 胡婧;;證券資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)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(píng)估企業(yè)的證券資產(chǎn)[J];財(cái)會(huì)月刊;1993年04期

4 李少白,劉永清,馬德，

本文編號(hào)：654733