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基于Expectile回歸的組合投資決策研究

發(fā)布時(shí)間:2021-08-28 16:55
  隨著金融理論研究的深化,大規(guī)模資產(chǎn)組合投資決策成為研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。為實(shí)現(xiàn)期望收益既定條件下投資風(fēng)險(xiǎn)最小化的目標(biāo),定量化的模型和風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度指標(biāo)的選擇等都至關(guān)重要。建立在正態(tài)性假定基礎(chǔ)上的均值-方差模型已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代組合投資決策的需求,需要考慮新的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法與建立新的組合投資決策模型。風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度指標(biāo)經(jīng)歷了從矩風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度到分布(尾部)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的變化,其中ES(Expected Shortfall)風(fēng)險(xiǎn)具有較好的數(shù)理性質(zhì),不僅克服了VaR風(fēng)險(xiǎn)的不足,還兼具了VaR風(fēng)險(xiǎn)的優(yōu)點(diǎn)。此外,基于回歸分析的組合投資決策模型受到了越來(lái)越多的關(guān)注。為此,本文基于Expectile回歸討論組合投資決策問(wèn)題。本文建立了均值-ES組合投資模型,為解決其計(jì)算困難,在理論上將其轉(zhuǎn)化為一個(gè)Expectile回歸問(wèn)題,進(jìn)而給出其Expectile回歸求解新方法。該方法具有兩個(gè)方面的優(yōu)勢(shì):第一,Expectile回歸的目標(biāo)函數(shù)為二次損失函數(shù),具有連續(xù)、光滑等特性,其優(yōu)化與計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單易行,且具有很好的可擴(kuò)展性;第二,優(yōu)化Expectile回歸目標(biāo)函數(shù)得到Expectile,利用Expectile與ES之間對(duì)應(yīng)關(guān)系,能夠準(zhǔn)確... 

【文章來(lái)源】:合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于Expectile回歸的組合投資決策研究


不同模型的RMSE箱線圖

箱線圖


不同模型的MAE箱線圖

箱線圖


不同模型的EPE箱線圖

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于分形視角下的滬港股市投資組合策略[J]. 唐勇,朱鵬飛.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2018(09)
[2]基于Expectile風(fēng)險(xiǎn)建模的原油價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究[J]. 胡宗義,萬(wàn)闖,李毅.  統(tǒng)計(jì)與信息論壇. 2018(01)
[3]基于BEMD-Copula-GARCH模型的股票投資組合VaR風(fēng)險(xiǎn)度量研究[J]. 王璇,采俊玲,湯鈴,賀凱健.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2017(02)
[4]風(fēng)險(xiǎn)依賴、一致性風(fēng)險(xiǎn)度量與投資組合——基于Mean-Copula-CVaR的投資組合研究[J]. 張冀,謝遠(yuǎn)濤,楊娟.  金融研究. 2016(10)
[5]自回歸模型的加權(quán)復(fù)合Expectile回歸估計(jì)及其應(yīng)用[J]. 劉曉倩,周勇.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2016(05)
[6]基于CVaR兩步核估計(jì)量的投資組合管理[J]. 黃金波,李仲飛,姚海祥.  管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2016(05)
[7]均值-方差模型具有一般不確定性下的最優(yōu)資產(chǎn)組合選擇[J]. 何朝林.  中國(guó)管理科學(xué). 2015(12)
[8]加權(quán)復(fù)合分位數(shù)回歸方法在動(dòng)態(tài)VaR風(fēng)險(xiǎn)度量中的應(yīng)用[J]. 劉曉倩,周勇.  中國(guó)管理科學(xué). 2015(06)
[9]基于ARCH-Expectile方法的VaR和ES尾部風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量[J]. 謝尚宇,姚宏偉,周勇.  中國(guó)管理科學(xué). 2014(09)
[10]基于非參數(shù)估計(jì)框架的期望效用最大化最優(yōu)投資組合[J]. 姚海祥,李仲飛.  中國(guó)管理科學(xué). 2014(01)



本文編號(hào):3368896

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