【摘要】：本文基于期望效用最大化和非參數(shù)估計框架研究了最優(yōu)投資組合選擇問題。和以往大多文獻(xiàn)假定資產(chǎn)收益率服從某些特定分布不同資產(chǎn)收益率的分布類型無需作任何假設(shè)。首先在一般效用函數(shù)下,利用組合收益率密度函數(shù)的非參數(shù)核估計給出了期望效用的基本非參數(shù)估計公式,并建立了期望效用最大化投資組合選擇問題的基本框架。然后,在投資者具有冪效用函數(shù)的假定下,給出了期望效用具體的非參數(shù)計算公式,并給出了求解最大期望效用的數(shù)值算法。最后,利用中國證券交易所11支股票日收益率的真實數(shù)據(jù)給出了一個數(shù)值算例。本文提出的非參數(shù)估計框架具有一般性,還可以進(jìn)一步用來研究各種現(xiàn)實條件下(如各種現(xiàn)實不等式約束和具有交易成本)的投資組合管理問題。
[Abstract]:In this paper, the optimal portfolio selection problem is studied based on the framework of expected utility maximization and nonparametric estimation. And most of the previous literatures assume that there is no need to make any assumptions about the distribution types of asset returns from certain specific distributions. Under the general utility function, the basic nonparametric estimation formula of expected utility is given by using the nonparametric kernel estimation of the portfolio return density function, and the basic framework of the portfolio selection problem of maximizing expected utility is established. Then, under the assumption that the investor has a power utility function, the non-parametric formula for calculating the expected utility is given, and the numerical algorithm for solving the maximum expected utility is given. Finally, a numerical example is given using the real data of the daily return rate of 11 stocks on the China Stock Exchange. The nonparametric estimation framework proposed in this paper is general and can be further used to study portfolio management problems under various real conditions such as real inequality constraints and transaction costs.
【作者單位】： 廣東外語外貿(mào)大學(xué)信息學(xué)院;中山大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點項目(71231008) 廣東省高等學(xué)校高層次人才項目 廣東省自然科學(xué)基金項目(S2011010005503) 廣東省高等院校科技創(chuàng)新項目(2012KJCX0050) 廣東省科技計劃項目(2012B040305009) “全國統(tǒng)計科學(xué)”研究計劃一般項目(2013LY101)
【分類號】：F830.59;F224

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2194795