投資過程中的非Markowitz風(fēng)險偏好分析及最優(yōu)選擇
發(fā)布時間:2021-01-17 20:22
Markowitz最優(yōu)投資組合理論,是建立在投資者傳統(tǒng)理性假設(shè)(或稱為Markowitz風(fēng)險偏好假設(shè))之上的。但是在現(xiàn)實(shí)世界中,這一假設(shè)很難實(shí)現(xiàn)。為此,本文首先基于CVaR模型建立了非Markowitz風(fēng)險偏好的度量方法;然后,利用無差異曲線和信用評級思想將投資者的風(fēng)險偏好水平劃分成了五種風(fēng)險偏好等級,進(jìn)而給出了各風(fēng)險偏好等級下最優(yōu)投資組合的確定方法。作為應(yīng)用,本文對我國金融市場的最優(yōu)投資組合進(jìn)行了實(shí)證考察,結(jié)果發(fā)現(xiàn):風(fēng)險偏好程度越高,投資組合的績效越好,投資者對損失率也更為敏感;此外,相比于傳統(tǒng)的Markowitz風(fēng)險偏好假設(shè),非Markowitz風(fēng)險偏好假設(shè)下的投資組合績效更好。
【文章來源】:復(fù)旦學(xué)報(社會科學(xué)版). 2019,61(06)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:11 頁
【部分圖文】:
非Markowitz風(fēng)險偏好假設(shè)下最優(yōu)投資組合的確定
期貨組合和基金-期貨組合的無差異曲線幾乎一致,因此略去后者,具體見圖2。同時,本文還計(jì)算并繪制了基金-期貨組合下,Markowitz模型和Black-Litterman模型的無差異曲線對比,具體見圖3。由圖2和圖3可以清晰地發(fā)現(xiàn):數(shù)據(jù)來源:Wind數(shù)據(jù)庫,由作者整理計(jì)算。圖2Markowitz模型的風(fēng)險偏好無差異曲線數(shù)據(jù)來源:同圖2圖3基金-期貨組合的無差異曲線第一,從曲線位置來看,圖中有四個曲線簇,由左至右分別代表閾值0.05、0.35、0.65和0.95下的無差異曲線簇。四個曲線簇將風(fēng)險偏好(α,v)劃分為五個區(qū)間,對應(yīng)著五種風(fēng)險偏好等級。在相同百分位數(shù)下,風(fēng)險容忍值和置信度呈同向變化。換言之,具有某種風(fēng)險偏好等級的投資者會在要求更低損失率的同時,承擔(dān)更大的風(fēng)險發(fā)生的可能性。此外,0.05和0.35兩處的無差異曲線呈現(xiàn)明顯的上凸,即當(dāng)置信度增加時,風(fēng)險厭惡程度會加速增長;而0.65和0.95兩處的無差異曲線的曲率很小,甚至呈微小的下凸。這說明對于風(fēng)險偏好型投資者而言,當(dāng)損失的發(fā)生可能性增加時,風(fēng)險偏好投資者會對損失率的變化更加敏感。第二,從組合的資產(chǎn)配置角度來看,基金組合的無差異曲線總在傳統(tǒng)組合的上方,總體差別不大;而商品期貨組合只有在風(fēng)險極度厭惡時,才在傳統(tǒng)組合的上方,其他風(fēng)險偏好等級下都在傳統(tǒng)組合的下方,見圖2。這說明對于高風(fēng)險、高收益金融資產(chǎn)的投資者來說,如果他是極度風(fēng)險厭惡者,在相同情況下會要求更低的損失率和風(fēng)險發(fā)生的可能性;如果他是風(fēng)險偏好或極度風(fēng)險偏好者,會對損失率和發(fā)生損失的最大可能性抱有更開放的態(tài)度。這可能是因?yàn)轱L(fēng)險厭惡投資者之所以會投資高風(fēng)?
期貨組合和基金-期貨組合的無差異曲線幾乎一致,因此略去后者,具體見圖2。同時,本文還計(jì)算并繪制了基金-期貨組合下,Markowitz模型和Black-Litterman模型的無差異曲線對比,具體見圖3。由圖2和圖3可以清晰地發(fā)現(xiàn):數(shù)據(jù)來源:Wind數(shù)據(jù)庫,由作者整理計(jì)算。圖2Markowitz模型的風(fēng)險偏好無差異曲線數(shù)據(jù)來源:同圖2圖3基金-期貨組合的無差異曲線第一,從曲線位置來看,圖中有四個曲線簇,由左至右分別代表閾值0.05、0.35、0.65和0.95下的無差異曲線簇。四個曲線簇將風(fēng)險偏好(α,v)劃分為五個區(qū)間,對應(yīng)著五種風(fēng)險偏好等級。在相同百分位數(shù)下,風(fēng)險容忍值和置信度呈同向變化。換言之,具有某種風(fēng)險偏好等級的投資者會在要求更低損失率的同時,承擔(dān)更大的風(fēng)險發(fā)生的可能性。此外,0.05和0.35兩處的無差異曲線呈現(xiàn)明顯的上凸,即當(dāng)置信度增加時,風(fēng)險厭惡程度會加速增長;而0.65和0.95兩處的無差異曲線的曲率很小,甚至呈微小的下凸。這說明對于風(fēng)險偏好型投資者而言,當(dāng)損失的發(fā)生可能性增加時,風(fēng)險偏好投資者會對損失率的變化更加敏感。第二,從組合的資產(chǎn)配置角度來看,基金組合的無差異曲線總在傳統(tǒng)組合的上方,總體差別不大;而商品期貨組合只有在風(fēng)險極度厭惡時,才在傳統(tǒng)組合的上方,其他風(fēng)險偏好等級下都在傳統(tǒng)組合的下方,見圖2。這說明對于高風(fēng)險、高收益金融資產(chǎn)的投資者來說,如果他是極度風(fēng)險厭惡者,在相同情況下會要求更低的損失率和風(fēng)險發(fā)生的可能性;如果他是風(fēng)險偏好或極度風(fēng)險偏好者,會對損失率和發(fā)生損失的最大可能性抱有更開放的態(tài)度。這可能是因?yàn)轱L(fēng)險厭惡投資者之所以會投資高風(fēng)?
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于非參數(shù)核估計(jì)方法的均值-VaR模型[J]. 黃金波,李仲飛,丁杰. 中國管理科學(xué). 2017(05)
[2]風(fēng)險依賴、一致性風(fēng)險度量與投資組合——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)
[3]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. 2016(05)
[4]兩次風(fēng)險態(tài)度實(shí)驗(yàn)研究及其比較分析[J]. 謝識予,孫碧波,朱弘鑫,筒井義郎,秦劼,萬軍民. 金融研究. 2007(11)
[5]轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)中的證券投資基金績效研究[J]. 胡倩. 復(fù)旦學(xué)報(社會科學(xué)版). 2006(03)
[6]行為金融理論:研究體系及展望[J]. 李心丹. 金融研究. 2005(01)
[7]非理性條件下的風(fēng)險偏好與投資選擇研究[J]. 張金清. 管理評論. 2004(12)
[8]基于VaR的金融資產(chǎn)配置模型[J]. 姚京,李仲飛. 中國管理科學(xué). 2004(01)
本文編號:2983539
【文章來源】:復(fù)旦學(xué)報(社會科學(xué)版). 2019,61(06)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:11 頁
【部分圖文】:
非Markowitz風(fēng)險偏好假設(shè)下最優(yōu)投資組合的確定
期貨組合和基金-期貨組合的無差異曲線幾乎一致,因此略去后者,具體見圖2。同時,本文還計(jì)算并繪制了基金-期貨組合下,Markowitz模型和Black-Litterman模型的無差異曲線對比,具體見圖3。由圖2和圖3可以清晰地發(fā)現(xiàn):數(shù)據(jù)來源:Wind數(shù)據(jù)庫,由作者整理計(jì)算。圖2Markowitz模型的風(fēng)險偏好無差異曲線數(shù)據(jù)來源:同圖2圖3基金-期貨組合的無差異曲線第一,從曲線位置來看,圖中有四個曲線簇,由左至右分別代表閾值0.05、0.35、0.65和0.95下的無差異曲線簇。四個曲線簇將風(fēng)險偏好(α,v)劃分為五個區(qū)間,對應(yīng)著五種風(fēng)險偏好等級。在相同百分位數(shù)下,風(fēng)險容忍值和置信度呈同向變化。換言之,具有某種風(fēng)險偏好等級的投資者會在要求更低損失率的同時,承擔(dān)更大的風(fēng)險發(fā)生的可能性。此外,0.05和0.35兩處的無差異曲線呈現(xiàn)明顯的上凸,即當(dāng)置信度增加時,風(fēng)險厭惡程度會加速增長;而0.65和0.95兩處的無差異曲線的曲率很小,甚至呈微小的下凸。這說明對于風(fēng)險偏好型投資者而言,當(dāng)損失的發(fā)生可能性增加時,風(fēng)險偏好投資者會對損失率的變化更加敏感。第二,從組合的資產(chǎn)配置角度來看,基金組合的無差異曲線總在傳統(tǒng)組合的上方,總體差別不大;而商品期貨組合只有在風(fēng)險極度厭惡時,才在傳統(tǒng)組合的上方,其他風(fēng)險偏好等級下都在傳統(tǒng)組合的下方,見圖2。這說明對于高風(fēng)險、高收益金融資產(chǎn)的投資者來說,如果他是極度風(fēng)險厭惡者,在相同情況下會要求更低的損失率和風(fēng)險發(fā)生的可能性;如果他是風(fēng)險偏好或極度風(fēng)險偏好者,會對損失率和發(fā)生損失的最大可能性抱有更開放的態(tài)度。這可能是因?yàn)轱L(fēng)險厭惡投資者之所以會投資高風(fēng)?
期貨組合和基金-期貨組合的無差異曲線幾乎一致,因此略去后者,具體見圖2。同時,本文還計(jì)算并繪制了基金-期貨組合下,Markowitz模型和Black-Litterman模型的無差異曲線對比,具體見圖3。由圖2和圖3可以清晰地發(fā)現(xiàn):數(shù)據(jù)來源:Wind數(shù)據(jù)庫,由作者整理計(jì)算。圖2Markowitz模型的風(fēng)險偏好無差異曲線數(shù)據(jù)來源:同圖2圖3基金-期貨組合的無差異曲線第一,從曲線位置來看,圖中有四個曲線簇,由左至右分別代表閾值0.05、0.35、0.65和0.95下的無差異曲線簇。四個曲線簇將風(fēng)險偏好(α,v)劃分為五個區(qū)間,對應(yīng)著五種風(fēng)險偏好等級。在相同百分位數(shù)下,風(fēng)險容忍值和置信度呈同向變化。換言之,具有某種風(fēng)險偏好等級的投資者會在要求更低損失率的同時,承擔(dān)更大的風(fēng)險發(fā)生的可能性。此外,0.05和0.35兩處的無差異曲線呈現(xiàn)明顯的上凸,即當(dāng)置信度增加時,風(fēng)險厭惡程度會加速增長;而0.65和0.95兩處的無差異曲線的曲率很小,甚至呈微小的下凸。這說明對于風(fēng)險偏好型投資者而言,當(dāng)損失的發(fā)生可能性增加時,風(fēng)險偏好投資者會對損失率的變化更加敏感。第二,從組合的資產(chǎn)配置角度來看,基金組合的無差異曲線總在傳統(tǒng)組合的上方,總體差別不大;而商品期貨組合只有在風(fēng)險極度厭惡時,才在傳統(tǒng)組合的上方,其他風(fēng)險偏好等級下都在傳統(tǒng)組合的下方,見圖2。這說明對于高風(fēng)險、高收益金融資產(chǎn)的投資者來說,如果他是極度風(fēng)險厭惡者,在相同情況下會要求更低的損失率和風(fēng)險發(fā)生的可能性;如果他是風(fēng)險偏好或極度風(fēng)險偏好者,會對損失率和發(fā)生損失的最大可能性抱有更開放的態(tài)度。這可能是因?yàn)轱L(fēng)險厭惡投資者之所以會投資高風(fēng)?
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于非參數(shù)核估計(jì)方法的均值-VaR模型[J]. 黃金波,李仲飛,丁杰. 中國管理科學(xué). 2017(05)
[2]風(fēng)險依賴、一致性風(fēng)險度量與投資組合——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)
[3]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. 2016(05)
[4]兩次風(fēng)險態(tài)度實(shí)驗(yàn)研究及其比較分析[J]. 謝識予,孫碧波,朱弘鑫,筒井義郎,秦劼,萬軍民. 金融研究. 2007(11)
[5]轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)中的證券投資基金績效研究[J]. 胡倩. 復(fù)旦學(xué)報(社會科學(xué)版). 2006(03)
[6]行為金融理論:研究體系及展望[J]. 李心丹. 金融研究. 2005(01)
[7]非理性條件下的風(fēng)險偏好與投資選擇研究[J]. 張金清. 管理評論. 2004(12)
[8]基于VaR的金融資產(chǎn)配置模型[J]. 姚京,李仲飛. 中國管理科學(xué). 2004(01)
本文編號:2983539
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