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基于非參數(shù)估計(jì)的均值-絕對(duì)偏差和均值-下半絕對(duì)偏差投資組合模型的研究

發(fā)布時(shí)間:2020-10-27 02:18
   經(jīng)濟(jì)全球化和全球金融市場(chǎng)一體化使企業(yè)融資尤其是境外融資將更多地通過(guò)證券市場(chǎng)融資,而不僅僅是銀行貸款,導(dǎo)致金融危機(jī)將由銀行業(yè)轉(zhuǎn)向股市、匯市等多元領(lǐng)域,使金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)大大增加。所以,有效度量風(fēng)險(xiǎn)已成為金融界和各大企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力,也是監(jiān)管當(dāng)局的首要監(jiān)管任務(wù),也成為學(xué)術(shù)界的核心研究?jī)?nèi)容。投資組合優(yōu)化理論是根據(jù)既定目標(biāo)收益和風(fēng)險(xiǎn)容許程度,將投資重新組合,以達(dá)到分散風(fēng)險(xiǎn)的目的,即如何在一定收益率水平下使投資組合的風(fēng)險(xiǎn)最小或如何在一定風(fēng)險(xiǎn)水平下取得最大的收益率。均值-絕對(duì)偏差投資組合模型、均值-下半絕對(duì)偏差投資組合模型是兩種重要的投資組合優(yōu)化模型。但是,均值-絕對(duì)偏差投資組合模型、均值-下半絕對(duì)偏差投資組合模型和均值-方差投資組合模型一樣,都依賴于樣本數(shù)據(jù),當(dāng)采用的樣本數(shù)據(jù)是有限個(gè)時(shí),投資者給定的期望收益率值的微小變化會(huì)引起投資組合最優(yōu)解的很大變化。又因?yàn)榭色@得的金融樣本數(shù)據(jù)只可能是有限的,因此,需要我們用優(yōu)化和統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。目前學(xué)術(shù)界和金融界對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的方法主要有魯棒優(yōu)化方法和非參數(shù)估計(jì)方法,本文使用非參數(shù)方法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。本文用絕對(duì)偏差值和下半絕對(duì)偏差值度量風(fēng)險(xiǎn),將非參數(shù)估計(jì)方法應(yīng)用在均值-絕對(duì)偏差模型和均值-下半絕對(duì)偏差模型中,尋找最優(yōu)的投資策略。首先,本文給出了資產(chǎn)收益率的非參數(shù)核均值估計(jì)公式和非參數(shù)核中位數(shù)估計(jì)公式,從而就形成了基于非參數(shù)估計(jì)的均值-絕對(duì)偏差模型和基于非參數(shù)估計(jì)的均值-下半絕對(duì)偏差模型。然后分別選取來(lái)自中國(guó)證券交易市場(chǎng)和美國(guó)證券交易市場(chǎng)的股票數(shù)據(jù),利用MATLAB、R、EXCEL等軟件進(jìn)行實(shí)證分析,實(shí)證分析主要包括兩部分:一,計(jì)算投資組合模型和基于非參數(shù)方法的投資組合模型的最優(yōu)解以及構(gòu)建有效邊界,結(jié)果顯示,基于非參數(shù)方法的投資組合模型所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)更小;二,通過(guò)第一部分計(jì)算的最優(yōu)解來(lái)預(yù)測(cè)投資組合收益率,結(jié)果顯示基于非參數(shù)方法的投資組合模型預(yù)測(cè)的投資組合收益率更大。本文最終得出如下結(jié)論,基于非參數(shù)估計(jì)的均值-絕對(duì)偏差模型要優(yōu)于均值-絕對(duì)偏差模型,其中非參數(shù)核中位數(shù)估計(jì)的均值-絕對(duì)偏差模型要優(yōu)于非參數(shù)核均值估計(jì)的均值-絕對(duì)偏差模型;基于非參數(shù)估計(jì)的均值-下半絕對(duì)偏差模型要優(yōu)于均值-下半絕對(duì)偏差模型,其中非參數(shù)核中位數(shù)估計(jì)的均值-下半絕對(duì)偏差模型要優(yōu)于非參數(shù)核均值估計(jì)的均值-下半絕對(duì)偏差模型。
【學(xué)位單位】:長(zhǎng)沙理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:F224;F831.51
【部分圖文】:

有效邊界,交易市場(chǎng),絕對(duì)偏差,中位數(shù)


0.008?0.009?0.01?0.011?0.012?0.013?0.014?0.015?0.016??最小絕對(duì)偏差值??圖3.?2核中位數(shù)估計(jì)的均值-絕對(duì)偏差模型的有效邊界??(上海證券交易市場(chǎng))??27??

有效邊界,交易市場(chǎng),中位數(shù),絕對(duì)偏差


0.008?0.01?0.012?0.014?0.016?0.018?0.02?0.022?0.024?0.026?0.028??最小絕對(duì)偏差值??圖3.1模型I、II、III的有效邊界對(duì)比??(上海證券交易市場(chǎng))??0.028?'?i?'??1?|?'?|??z-----一?.??0.026?-?一.一-一一?’?-??0.024?-?_??M-?0*022'??雄?/??^?0.02L??麗?/??裔?0.018?-?/?-??0.016?-?-??0.014?-?-??0.012

絕對(duì)偏差,核函數(shù),有效邊界,均值估計(jì)


碩士畢業(yè)論文均值-絕對(duì)偏差模型在不同的期望收益率水平下的最優(yōu)解。觀7這個(gè)范圍內(nèi),核中位數(shù)估計(jì)的均值-絕對(duì)偏差模型的最優(yōu)的首先,無(wú)論F值為多少,核中位數(shù)估計(jì)的均值-絕對(duì)偏差模型一重工、中國(guó)聯(lián)通和重慶啤酒上近乎沒(méi)有分配權(quán)重。其次,計(jì)的均值-絕對(duì)偏差模型在保利地產(chǎn)、海信電器、中國(guó)船舶、配的投資權(quán)重逐漸增大,在天津港、上海機(jī)場(chǎng)、同仁堂、招商投資權(quán)重逐漸減少。??同核函數(shù)下有效邊界對(duì)比??分析均是使用高斯核函數(shù),本節(jié)通過(guò)使用不同的核函數(shù)(高雙權(quán)核、Epanechnikov核)來(lái)分析核函數(shù)對(duì)模型II、III的最優(yōu).X10-3??if?I?i?II?I?*??
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 趙慶;;均值—絕對(duì)偏差模型魯棒優(yōu)化策略的有效性——基于中國(guó)股票市場(chǎng)的實(shí)證分析[J];重慶工商大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版);2015年01期

2 趙慶;王志強(qiáng);;交易成本均值—半絕對(duì)偏差模型的魯棒優(yōu)化策略[J];魯東大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2015年01期

3 康志林;;均值-絕對(duì)離差投資組合修正模型[J];華僑大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年06期

4 曾艷姍;;帶投資限制的均值-半絕對(duì)偏差投資組合模型構(gòu)建[J];商業(yè)時(shí)代;2013年02期

5 曾艷姍;嚴(yán)鴻鳴;侯超鈞;;多期均值-半絕對(duì)偏差投資組合模型[J];經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊;2012年23期

6 李曉;李紅麗;;均值—方差模型與均值—半方差模型的實(shí)證分析[J];鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院學(xué)報(bào);2011年06期

7 連仁源;許若寧;;基于交易費(fèi)用和絕對(duì)偏差的證券投資組合模型[J];邵陽(yáng)學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年02期

8 武敏婷;孫瀅;高岳林;;基于VaR約束的均值-絕對(duì)偏差投資組合優(yōu)化模型及實(shí)證研究[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2010年03期

9 陳煒;楊玲;;具有交易費(fèi)用的均值—極大極小半絕對(duì)偏差投資組合模型[J];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào);2009年06期

10 張鵬;;均值-平均絕對(duì)偏差投資組合模型與優(yōu)化[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2009年01期


相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 張鵬;可計(jì)算的投資組合模型與優(yōu)化方法研究[D];華中科技大學(xué);2006年


相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 朱云霓;基于核估計(jì)的非參數(shù)ACD模型研究[D];重慶大學(xué);2015年

2 林雪勤;中國(guó)股市市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)度量[D];安徽師范大學(xué);2015年

3 何國(guó)花;VaR和ES的非參數(shù)估計(jì)的模擬研究和實(shí)證分析[D];廣西師范大學(xué);2014年



本文編號(hào):2857874

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