本文關(guān)鍵詞：基于CVaR風(fēng)險(xiǎn)度量的投資組合優(yōu)化決策　出處：《統(tǒng)計(jì)與決策》2012年15期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 投資組合 風(fēng)險(xiǎn)管理 多元廣義雙曲線分布 CVaR

【摘要】：投資組合優(yōu)化問(wèn)題依賴于風(fēng)險(xiǎn)度量方法和投資組合收益率分布函數(shù)的選取。針對(duì)收益率通常不服從多元正態(tài)分布以及均值—方差模型低估了投資組合發(fā)生重大損失的風(fēng)險(xiǎn),文章利用多元廣義雙曲線分布來(lái)擬合投資組合收益率,從而更加靈活地捕捉收益率數(shù)據(jù)的偏態(tài)和尖峰厚尾特征;使用CVaR代替方差和VaR來(lái)度量金融資產(chǎn)重大損失風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而建立均值—CVaR投資優(yōu)化模型。實(shí)證研究結(jié)果表明,相對(duì)于均值—方差模型,均值—CVaR能夠更好地反映投資組合收益率分布,提高投資者控制投資風(fēng)險(xiǎn)的能力。
[Abstract]:The problem of portfolio optimization depends on the selection of risk measurement method and portfolio return distribution function. In view of the return rate, the multiple normal distribution and the mean-variance model underestimate the significant loss of the investment portfolio. The risk of loss. In this paper, the multivariate generalized hyperbolic distribution is used to fit the return rate of the portfolio, so as to capture the skewness of the yield data and the characteristics of the sharp and thick tail more flexibly. Using CVaR instead of variance and VaR to measure the risk of significant loss of financial assets, and then to establish the mean Cvar investment optimization model. The empirical results show that compared to the mean-variance model. The mean value-CVaR can better reflect the portfolio return distribution and improve the ability of investors to control investment risk.
【作者單位】： 南京審計(jì)學(xué)院金融學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70901077);國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71002109) 教育部人文社會(huì)科學(xué)青年基金資助項(xiàng)目(09YJC790266) 南京審計(jì)學(xué)院人才引進(jìn)項(xiàng)目(NSRC10014)
【分類號(hào)】：F830.59;F224
【正文快照】： 0引言Markowitz于1952年提出的組合投資理論與方法奠定了均值—方差分析框架,開(kāi)創(chuàng)了對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量測(cè)度與防范的先河,是后續(xù)許多其他理論研究的基礎(chǔ)。隨著金融實(shí)踐不斷深化和金融計(jì)量建模技術(shù)的發(fā)展,該理論的不足之處也逐漸凸現(xiàn)出。一方面,傳統(tǒng)的均值—方差模型假設(shè)投資

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1395677