【摘要】： 均值-方差證券組合理論是一個(gè)兩參數(shù)的二次規(guī)劃問(wèn)題,傳統(tǒng)的研究注重于對(duì)該理論的兩個(gè)輸入?yún)?shù)進(jìn)行無(wú)偏估計(jì)和放寬實(shí)際約束條件,以及在優(yōu)化算法上進(jìn)行突破。在理論上,均值-方差證券組合理論已經(jīng)精美絕倫,但是在實(shí)際投資活動(dòng)中,并沒(méi)有得到廣泛應(yīng)用,原因在于該理論對(duì)兩參數(shù)的微小變動(dòng)十分敏感,往往導(dǎo)致組合結(jié)構(gòu)缺乏穩(wěn)定性,在樣本期外只能取得次優(yōu)業(yè)績(jī)。本論文主要目的是利用再抽樣方法改進(jìn)傳統(tǒng)均值-方差模型,以使其得到更大的實(shí)際應(yīng)用。 本文第二章在對(duì)均值-方差模型的基本概念進(jìn)行介紹之后,我們通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)誤差(estimation error)進(jìn)行Monte Carlo模擬,發(fā)現(xiàn)由于預(yù)測(cè)的輸入?yún)?shù)與真實(shí)參數(shù)存在差異,預(yù)測(cè)得到的有效邊界位于真實(shí)有效邊界的右下方。出現(xiàn)以上現(xiàn)象的原因在于經(jīng)典均值-方差(Mean-Variance)模型對(duì)輸入?yún)?shù)的變動(dòng)非常敏感,輸入?yún)?shù)的微小波動(dòng)會(huì)造成最優(yōu)化結(jié)果的巨大偏差。 本文第三章利用已有文獻(xiàn)提出的投資組合再抽樣方法對(duì)投資組合的輸入?yún)?shù)予以模擬以增加樣本的信息量,從而大大降低均值-方差模型對(duì)輸入?yún)?shù)的敏感性。本章中我們選取滬市A股10只股票采用再抽樣方法進(jìn)行實(shí)證分析,表明在均值-方差分析中運(yùn)用再抽樣方法進(jìn)行組合權(quán)重修正,能夠取得更接近于真實(shí)有效邊界的再抽樣有效邊界,是對(duì)均值-方差模型有效改進(jìn)。 第三章建立的再抽樣有效曲線還不能完全解決我們實(shí)際情況中所面臨的問(wèn)題。在實(shí)踐中,投資者手中持有的股票組合并不總是在再抽樣有效邊界上。股票組合位于再抽樣有效邊界外并不一定意味著該股票組合就是無(wú)效的。由此我們有必要在再抽樣有效曲線的基礎(chǔ)之上判斷一個(gè)股票組合是否有效,從而需要建立再抽樣有效置信區(qū)域的概念。本文第四章基于傳統(tǒng)均值-方差模型和Michaud(1998)再抽樣有效邊界曲線的基礎(chǔ)之上,建立了投資組合的再抽樣有效置信區(qū)域。針對(duì)Michaud(1998)構(gòu)造再抽樣有效置信區(qū)域方法的不足,提出了一種改進(jìn)方法,使得構(gòu)造的置信區(qū)域更加準(zhǔn)確,并有助于指導(dǎo)實(shí)踐中的投資組合權(quán)重分析。并且利用滬市A股10只股票進(jìn)行的實(shí)證分析驗(yàn)證了改進(jìn)方法的有效。 本文第五章對(duì)全文做出總結(jié)。
【圖文】：

圖 2-4 均值－方差模型對(duì)輸入?yún)?shù)的敏感性分析圖 2-4 中用“o”標(biāo)出的是由于人們無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)均值－方差模型的輸入法達(dá)到的事后均值－方差有效邊界，即真實(shí)的有效邊界線。“·”標(biāo)出的參數(shù)進(jìn)行模擬后得到的各個(gè)組合。由于人們無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)輸入?yún)?shù)，均模型的誤差放大機(jī)制使組合權(quán)重發(fā)生偏離，從而實(shí)際投資無(wú)法達(dá)到經(jīng)典差有效邊界。在圖中表現(xiàn)為“·”代表的模擬股票組合均位于“o”組成效邊界線的右下方。圖中用“ ”標(biāo)出的為由于人們對(duì)輸入?yún)?shù)無(wú)法準(zhǔn)確用均值－方差模型進(jìn)行組合投資能夠獲得的平均的均值－方差有效曲線意義為：由于人們無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)均值－方差模型中的參數(shù)，人們采用經(jīng)方差分析方法進(jìn)行股票組合投資所能達(dá)到的平均業(yè)績(jī)。從圖 2-4 我們可地看到均值－方差模型對(duì)輸入?yún)?shù)的變化具有很強(qiáng)的敏感性。

圖 3-1 再抽樣投資分析方法與 M-V 模型實(shí)證結(jié)果比較 3-1 中“o”標(biāo)示的曲線為事后均值－方差有效邊界，即真實(shí)的有效出的為我們采用 Michaud（1998）的再抽樣方法獲得的再抽樣有標(biāo)出的則為按照 2.4.2 節(jié)方法得到的平均的均值－方差有效曲線。出，再抽樣投資分析方法取得的業(yè)績(jī)表現(xiàn)明顯優(yōu)于平均的經(jīng)典均值線。在我們無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)圖 3-1 中的真實(shí)有效邊界的情況下，通過(guò)法能夠獲得相對(duì)好的業(yè)績(jī)水平。值－方差證券投資組合模型受誤差放大機(jī)制的影響，對(duì)輸入?yún)?shù)的敏感，在信息量較小的情況下其對(duì)具有歷史高收益和低風(fēng)險(xiǎn)特征的權(quán)重，對(duì)其他證券配置零權(quán)重，即均值－方差模型的角解（Corner S樣投資分析方法可在已得的樣本數(shù)據(jù)中獲得更多的信息，減少輸入，，降低了均值－方差模型對(duì)輸入?yún)?shù)的這種敏感性，是對(duì)馬科維茨型的一個(gè)有效改進(jìn)。再抽樣投資組合的改進(jìn)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號(hào)】：F830.91;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2675127