基于隨機(jī)矩陣?yán)碚撛肼暛h(huán)境下金融投資組合相關(guān)性度量
發(fā)布時間:2021-02-11 10:48
經(jīng)驗協(xié)方差矩陣(ECM)因被用來度量資產(chǎn)價格波動收益間的交互相關(guān)性,成為Markowitz理論應(yīng)用的基石。然而,本文應(yīng)用隨機(jī)矩陣?yán)碚摚≧MT),對我國股市交易價格波動的ECM的信息結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析后,卻發(fā)現(xiàn):ECM被噪聲主宰。因此,本文基于RMT,將大維ECM中的噪聲主體剝離,構(gòu)建了投資組合內(nèi)資產(chǎn)價格間真實交互相關(guān)性度量模型(GCM)。為檢驗GCM的有效性,本文選擇ECM和Kendallτ作為比較對象,選用2000 2006年期間平均收益率最高的九十只滬市A股股票作為投資對象,構(gòu)建了基于不同的相關(guān)性度量方法的、同等收益率目標(biāo)下的投資組合優(yōu)選模型和最優(yōu)投資組合方案。本文計算和分析各投資組合風(fēng)險的大小,進(jìn)而判斷各投資組合相關(guān)性度量模型和投資組合決策模型的優(yōu)劣。為提高檢驗力度,本文利用小波技術(shù)對市場數(shù)據(jù)去噪,再做如上實證。通過實證分析,本文發(fā)現(xiàn):無論是對歷史的擬合還是對未來的推測,無論樣本的市場數(shù)據(jù)是否經(jīng)過小波去噪處理,基于GCM得到的所有最優(yōu)投資組合的風(fēng)險,都是最小。也即,本文基于RMT提出的大規(guī)模投資組合交互相關(guān)性度量理論和決策模型,是有效和最優(yōu)的。
【文章來源】:華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:75 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 文獻(xiàn)綜述
1.2.1 資產(chǎn)收益相關(guān)性研究綜述
1.2.2 隨機(jī)矩陣?yán)碚撗芯烤C述
1.2.3 資產(chǎn)收益相關(guān)性現(xiàn)有研究的不足
1.3 本文研究內(nèi)容和技術(shù)路線
1.3.1 研究內(nèi)容和研究方法
1.3.2 本文的技術(shù)路線
1.4 本文的研究成果及創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 大維ECM 噪聲檢驗理論分析框架
2.1 大維隨機(jī)矩陣的幾種譜分布
2.1.1 大維RM 的經(jīng)驗譜分布函數(shù)的極限分布
2.1.2 隨機(jī)矩陣的特征根極值
2.1.3 隨機(jī)矩陣的經(jīng)驗譜分布函數(shù)的收斂速度
2.2 大維隨機(jī)矩陣特征值分布
2.2.1 隨機(jī)矩陣特征譜
2.2.2 隨機(jī)矩陣Wigner 分布
2.3 大維ECM
2.4 基于RMT 的大維ECM 分析原理與步驟
2.5 本章小結(jié)
第三章 我國股市大維ECM 噪聲主宰特征檢驗
3.1 中國金融市場的交互關(guān)系
3.1.1 樣本選擇和數(shù)據(jù)來源與描述
3.1.2 收益ECM
3.2 基于RMT 的特征譜分析
3.2.1 RMT 理論譜
3.2.2 ECM 特征譜
3.2.3 RMT 特征譜修正與對比
3.3 ECM 主體譜檢驗結(jié)果
3.3.1 GOE 統(tǒng)計下的一致性檢驗
3.3.2 ECM 譜特征描述
3.4 本章小結(jié)
第四章 投資組合環(huán)境下GCM 模型的提出
4.1 Markowitz 投資組合理論簡介
4.2 Markowitz 均值-方差模型
4.3 組合投資為何能分散風(fēng)險?
4.4 資產(chǎn)收益相關(guān)性的度量
4.4.1 經(jīng)驗相關(guān)性
4.4.2 Kendall τ相關(guān)性
4.5 真實交互相關(guān)性建模
4.6 本章小結(jié)
第五章 GCM 模型有效性檢驗與實證分析
5.1 擬合風(fēng)險對比
5.1.1 方案設(shè)計
5.1.2 實證結(jié)果分析
5.2 預(yù)期風(fēng)險對比
5.2.1 方案設(shè)計
5.2.2 實證結(jié)果分析
5.3 去噪擬合風(fēng)險對比
5.3.1 小波去噪原理簡介
5.3.2 方案設(shè)計
5.3.3 實證結(jié)果分析
5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]保險資金投資管理中的風(fēng)險分散問題研究[J]. 侯成琪,徐緒松. 財貿(mào)研究. 2007(05)
[2]中國主要股指收益相關(guān)性研究[J]. 鄭振龍,張蕾. 廈門大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版). 2007(03)
[3]中美股市間的聯(lián)動性分析[J]. 韓非,肖輝. 金融研究. 2005(11)
[4]金融時間序列去噪的小波變換方法[J]. 蘭秋軍,馬超群,文鳳華. 科技管理研究. 2004(06)
[5]A、B股之間的信息流動與波動溢出[J]. 趙留彥,王一鳴. 金融研究. 2003(10)
[6]中國滬深股市收益率及波動性相關(guān)分析[J]. 陳守東,陳雷,劉艷武. 金融研究. 2003(07)
[7]主要股票市場指數(shù)與我國股票市場指數(shù)間的協(xié)整分析[J]. 陳守東,韓廣哲,荊偉. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2003(05)
[8]滬深股市股指波動的協(xié)整性研究[J]. 史代敏. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2002(09)
本文編號:3028987
【文章來源】:華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:75 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 文獻(xiàn)綜述
1.2.1 資產(chǎn)收益相關(guān)性研究綜述
1.2.2 隨機(jī)矩陣?yán)碚撗芯烤C述
1.2.3 資產(chǎn)收益相關(guān)性現(xiàn)有研究的不足
1.3 本文研究內(nèi)容和技術(shù)路線
1.3.1 研究內(nèi)容和研究方法
1.3.2 本文的技術(shù)路線
1.4 本文的研究成果及創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 大維ECM 噪聲檢驗理論分析框架
2.1 大維隨機(jī)矩陣的幾種譜分布
2.1.1 大維RM 的經(jīng)驗譜分布函數(shù)的極限分布
2.1.2 隨機(jī)矩陣的特征根極值
2.1.3 隨機(jī)矩陣的經(jīng)驗譜分布函數(shù)的收斂速度
2.2 大維隨機(jī)矩陣特征值分布
2.2.1 隨機(jī)矩陣特征譜
2.2.2 隨機(jī)矩陣Wigner 分布
2.3 大維ECM
2.4 基于RMT 的大維ECM 分析原理與步驟
2.5 本章小結(jié)
第三章 我國股市大維ECM 噪聲主宰特征檢驗
3.1 中國金融市場的交互關(guān)系
3.1.1 樣本選擇和數(shù)據(jù)來源與描述
3.1.2 收益ECM
3.2 基于RMT 的特征譜分析
3.2.1 RMT 理論譜
3.2.2 ECM 特征譜
3.2.3 RMT 特征譜修正與對比
3.3 ECM 主體譜檢驗結(jié)果
3.3.1 GOE 統(tǒng)計下的一致性檢驗
3.3.2 ECM 譜特征描述
3.4 本章小結(jié)
第四章 投資組合環(huán)境下GCM 模型的提出
4.1 Markowitz 投資組合理論簡介
4.2 Markowitz 均值-方差模型
4.3 組合投資為何能分散風(fēng)險?
4.4 資產(chǎn)收益相關(guān)性的度量
4.4.1 經(jīng)驗相關(guān)性
4.4.2 Kendall τ相關(guān)性
4.5 真實交互相關(guān)性建模
4.6 本章小結(jié)
第五章 GCM 模型有效性檢驗與實證分析
5.1 擬合風(fēng)險對比
5.1.1 方案設(shè)計
5.1.2 實證結(jié)果分析
5.2 預(yù)期風(fēng)險對比
5.2.1 方案設(shè)計
5.2.2 實證結(jié)果分析
5.3 去噪擬合風(fēng)險對比
5.3.1 小波去噪原理簡介
5.3.2 方案設(shè)計
5.3.3 實證結(jié)果分析
5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]保險資金投資管理中的風(fēng)險分散問題研究[J]. 侯成琪,徐緒松. 財貿(mào)研究. 2007(05)
[2]中國主要股指收益相關(guān)性研究[J]. 鄭振龍,張蕾. 廈門大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版). 2007(03)
[3]中美股市間的聯(lián)動性分析[J]. 韓非,肖輝. 金融研究. 2005(11)
[4]金融時間序列去噪的小波變換方法[J]. 蘭秋軍,馬超群,文鳳華. 科技管理研究. 2004(06)
[5]A、B股之間的信息流動與波動溢出[J]. 趙留彥,王一鳴. 金融研究. 2003(10)
[6]中國滬深股市收益率及波動性相關(guān)分析[J]. 陳守東,陳雷,劉艷武. 金融研究. 2003(07)
[7]主要股票市場指數(shù)與我國股票市場指數(shù)間的協(xié)整分析[J]. 陳守東,韓廣哲,荊偉. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2003(05)
[8]滬深股市股指波動的協(xié)整性研究[J]. 史代敏. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2002(09)
本文編號:3028987
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