投資組合選擇理論的Bayes方法比較研究
發(fā)布時(shí)間:2021-06-17 17:23
投資組合選擇是投資者具體投資管理實(shí)踐中面臨的最基本問題之一。Markowitz(1952)提出了一個(gè)奠基性的理論,他首次引入了均值-方差分析體系,系統(tǒng)規(guī)范的對投資者資產(chǎn)配置和風(fēng)險(xiǎn)管理行為進(jìn)行了深入的分析。沿著這一思路,后繼的學(xué)者在資產(chǎn)定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理乃至市場行為等領(lǐng)域做了非常卓越的工作,逐步形成現(xiàn)代金融學(xué)的基本框架。投資組合選擇問題在該均值-方差分析框架下,可以被簡化為一個(gè)有約束條件的二次線性規(guī)劃問題。雖然Markowitz的研究成果具有極強(qiáng)的原創(chuàng)性,但是也存在一定的缺陷。這主要集中兩個(gè)方面:第一是參數(shù)估計(jì)的不確定性,Markowitz在處理預(yù)期收益率的期望和方差-協(xié)方差矩陣的估計(jì)問題時(shí),采用了以歷史數(shù)據(jù)模擬產(chǎn)生的極大似然估計(jì)量代替真實(shí)的期望和方差-協(xié)方差矩陣,因而會產(chǎn)生估計(jì)不確定性問題。第二是Markowitz原模型是一個(gè)單期的靜態(tài)模型,在隨機(jī)數(shù)學(xué)不斷引入的背景下,原來靜態(tài)的模型設(shè)定顯得落伍。這兩點(diǎn)也是后繼學(xué)者重點(diǎn)拓展的兩個(gè)方向,產(chǎn)生了許多有意義的工作成果。本文著眼于Markowitz模型中參數(shù)估計(jì)不確定性的缺陷,試圖在經(jīng)典的Markowitz均值-方差分析體系基礎(chǔ)上運(yùn)用Bayes方法...
【文章來源】:山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:60 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
中文摘要
英文摘要
第一章 緒論
1.1 選題背景和選題意義
1.1.1 選題背景
1.1.2 選題意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 本文主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)
第二章 理論回顧
2.1 Markowitz投資組合選擇問題的均值-方差分析框架
2.2 Bayes方法在投資組合選擇問題中的引入
2.2.1 引入Bayes方法的背景
2.2.2 Bayes方法的簡介
2.2.3 Bayes理論視角下的Markowitz投資組合選擇模型
第三章 Bayes方法在投資組合選擇中的應(yīng)用
3.1 無信息先驗(yàn)分布假設(shè)
3.1.1 無信息先驗(yàn)分布的簡介
3.1.2 未知參數(shù)(μ,V)的先驗(yàn)分布和后驗(yàn)分布
3.2 正態(tài)-Wishart共軛先驗(yàn)分布假設(shè)
3.2.1 共軛先驗(yàn)分布的簡介
3.2.2 Wishart分布
3.2.3 未知參數(shù)(μ,V)的先驗(yàn)分布
3.2.4 后驗(yàn)分布以及預(yù)測密度函數(shù)
3.3 超參數(shù)先驗(yàn)分布假設(shè)
3.3.1 Stein效應(yīng)
3.3.2 超參數(shù)先驗(yàn)分布假定、后驗(yàn)分布以及預(yù)測密度函數(shù)
第四章 實(shí)證研究與分析
4.1 數(shù)據(jù)來源以及說明
4.2 實(shí)證說明
4.3 實(shí)證擬合結(jié)果以及分析
4.3.1 經(jīng)典框架的估計(jì)不確定性問題
4.3.2 經(jīng)典框架與無信息先驗(yàn)分布假設(shè)比較
4.3.3 經(jīng)典框架、無信息先驗(yàn)分布以及共軛先驗(yàn)分布比較
4.3.4 經(jīng)典框架、無信息先驗(yàn)分布以及超參數(shù)先驗(yàn)分布比較
4.3.5 投資者效用角度的比較——確定性等價(jià)收益率
4.3.6 本章小結(jié)和后續(xù)研究展望
第五章 結(jié)論與展望
5.1 結(jié)論
5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附件
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]現(xiàn)代投資組合理論最新進(jìn)展評述[J]. 鄭振龍,陳志英. 廈門大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會科學(xué)版). 2012(02)
[2]論投資組合與金融優(yōu)化——對理論研究和實(shí)踐的分析與反思[J]. 朱書尚,李端,周迅宇,汪壽陽. 管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2004(06)
[3]風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)組合的均值—CVaR有效前沿(Ⅰ)[J]. 劉小茂,李楚霖,王建華. 管理工程學(xué)報(bào). 2003(01)
[4]CVaR與投資組合優(yōu)化統(tǒng)一模型[J]. 陳金龍,張維. 系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用. 2002(01)
[5]風(fēng)險(xiǎn)值測定法淺析[J]. 姚剛. 經(jīng)濟(jì)科學(xué). 1998(01)
博士論文
[1]狀態(tài)空間模型理論與算法及其在金融計(jì)量中的應(yīng)用[D]. 陳學(xué)華.暨南大學(xué) 2007
碩士論文
[1]基于多元Copula貝葉斯隨機(jī)波動(dòng)模型的投資組合研究[D]. 管皓云.湖南大學(xué) 2011
[2]基于貝葉斯理論的投資組合模型研究[D]. 劉忠元.武漢理工大學(xué) 2009
本文編號:3235607
【文章來源】:山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:60 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
中文摘要
英文摘要
第一章 緒論
1.1 選題背景和選題意義
1.1.1 選題背景
1.1.2 選題意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 本文主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)
第二章 理論回顧
2.1 Markowitz投資組合選擇問題的均值-方差分析框架
2.2 Bayes方法在投資組合選擇問題中的引入
2.2.1 引入Bayes方法的背景
2.2.2 Bayes方法的簡介
2.2.3 Bayes理論視角下的Markowitz投資組合選擇模型
第三章 Bayes方法在投資組合選擇中的應(yīng)用
3.1 無信息先驗(yàn)分布假設(shè)
3.1.1 無信息先驗(yàn)分布的簡介
3.1.2 未知參數(shù)(μ,V)的先驗(yàn)分布和后驗(yàn)分布
3.2 正態(tài)-Wishart共軛先驗(yàn)分布假設(shè)
3.2.1 共軛先驗(yàn)分布的簡介
3.2.2 Wishart分布
3.2.3 未知參數(shù)(μ,V)的先驗(yàn)分布
3.2.4 后驗(yàn)分布以及預(yù)測密度函數(shù)
3.3 超參數(shù)先驗(yàn)分布假設(shè)
3.3.1 Stein效應(yīng)
3.3.2 超參數(shù)先驗(yàn)分布假定、后驗(yàn)分布以及預(yù)測密度函數(shù)
第四章 實(shí)證研究與分析
4.1 數(shù)據(jù)來源以及說明
4.2 實(shí)證說明
4.3 實(shí)證擬合結(jié)果以及分析
4.3.1 經(jīng)典框架的估計(jì)不確定性問題
4.3.2 經(jīng)典框架與無信息先驗(yàn)分布假設(shè)比較
4.3.3 經(jīng)典框架、無信息先驗(yàn)分布以及共軛先驗(yàn)分布比較
4.3.4 經(jīng)典框架、無信息先驗(yàn)分布以及超參數(shù)先驗(yàn)分布比較
4.3.5 投資者效用角度的比較——確定性等價(jià)收益率
4.3.6 本章小結(jié)和后續(xù)研究展望
第五章 結(jié)論與展望
5.1 結(jié)論
5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附件
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]現(xiàn)代投資組合理論最新進(jìn)展評述[J]. 鄭振龍,陳志英. 廈門大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會科學(xué)版). 2012(02)
[2]論投資組合與金融優(yōu)化——對理論研究和實(shí)踐的分析與反思[J]. 朱書尚,李端,周迅宇,汪壽陽. 管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2004(06)
[3]風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)組合的均值—CVaR有效前沿(Ⅰ)[J]. 劉小茂,李楚霖,王建華. 管理工程學(xué)報(bào). 2003(01)
[4]CVaR與投資組合優(yōu)化統(tǒng)一模型[J]. 陳金龍,張維. 系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用. 2002(01)
[5]風(fēng)險(xiǎn)值測定法淺析[J]. 姚剛. 經(jīng)濟(jì)科學(xué). 1998(01)
博士論文
[1]狀態(tài)空間模型理論與算法及其在金融計(jì)量中的應(yīng)用[D]. 陳學(xué)華.暨南大學(xué) 2007
碩士論文
[1]基于多元Copula貝葉斯隨機(jī)波動(dòng)模型的投資組合研究[D]. 管皓云.湖南大學(xué) 2011
[2]基于貝葉斯理論的投資組合模型研究[D]. 劉忠元.武漢理工大學(xué) 2009
本文編號:3235607
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