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基于CRRA效用函數(shù)的動(dòng)態(tài)資產(chǎn)組合模型的實(shí)證分析

發(fā)布時(shí)間:2020-09-24 18:52
   資產(chǎn)組合選擇問題,簡言之就是投資者將財(cái)富分配到不同的資產(chǎn)中,以期達(dá)到分散風(fēng)險(xiǎn)、確保收益或者使財(cái)富的終期期望效用最大化的目的。與經(jīng)典的Markowitz均值-方差靜態(tài)資產(chǎn)組合模型相比,動(dòng)態(tài)資產(chǎn)組合選擇模型能夠體現(xiàn)資產(chǎn)價(jià)格的動(dòng)態(tài)行為、反應(yīng)證券市場的特征、描述投資決策的過程,不僅為經(jīng)濟(jì)個(gè)體在不確定環(huán)境下實(shí)現(xiàn)投資目標(biāo)、如何對有限資源進(jìn)行跨期最優(yōu)配置提供了一種方法,而且也為證券市場理性預(yù)期起到一定推動(dòng)作用。因此,動(dòng)態(tài)投資組合選擇問題的研究具有重要意義。 效用函數(shù)是偏好的定量描述,研究效用函數(shù)最大化下的投資組合選擇問題也會更加科學(xué)、貼近實(shí)際。常相對風(fēng)險(xiǎn)厭惡(constant relative risk aversion, CRRA)效用函數(shù)是新古典框架下的標(biāo)準(zhǔn)分析模型,可以通過設(shè)定不同的風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù),描述不同投資者的效用函數(shù)。本文基于CRRA效用函數(shù)建立動(dòng)態(tài)投資組合選擇模型時(shí),首先利用Poisson跳躍過程的隨機(jī)微分方程描述資產(chǎn)的價(jià)格動(dòng)態(tài),進(jìn)而推導(dǎo)財(cái)富的動(dòng)態(tài)過程,求解CRRA效用函數(shù)最大化下的動(dòng)態(tài)投資組合選擇結(jié)果,最后得到非線性微分方程的隱式解。實(shí)證中,不僅使用極大似然估計(jì)法估計(jì)Poisson跳躍過程的參數(shù)值,而且使用高斯-牛頓迭代法求解含權(quán)重變量的非線性方程的數(shù)值解,最后通過多個(gè)指標(biāo)對模型的結(jié)果進(jìn)行分析評價(jià)。 本文設(shè)定了不同的風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)值γ=3,5,7,分析不同效用函數(shù)下的股票投資組合選擇結(jié)果。結(jié)果顯示:隨著風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)的增大,高風(fēng)險(xiǎn)、低收益股票的權(quán)重越來越小,相反,高收益股票的權(quán)重會隨著風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)的增大而增大。這說明風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)較小的投資者對每只股票投資的比例比較均勻,對于高風(fēng)險(xiǎn)的股票也希望能得到高收益的回報(bào),然而對于風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)較大的投資者,應(yīng)該不斷調(diào)整投資組合,使得高風(fēng)險(xiǎn)的股票的比例減少,低風(fēng)險(xiǎn)股票的比例不斷增加,從而避免了高風(fēng)險(xiǎn)下有可能帶來的財(cái)產(chǎn)損失,保證低風(fēng)險(xiǎn)股票帶來的穩(wěn)定的收益率。 為了檢驗(yàn)?zāi)P偷姆(wěn)健性,本文考慮詹森指數(shù)、特雷諾指數(shù)和夏普指數(shù)三個(gè)指標(biāo)評價(jià)投資組合的有效性。實(shí)證結(jié)果顯示,從詹森指數(shù)來看,在2008年第2季度和第3季度以及2011年第2季度、第3季度和第4季度,投資組合選擇結(jié)果并不是很理想,其原因可能是這兩個(gè)階段正處于金融危機(jī)時(shí)期,整個(gè)股市處于熊市階段。另外,從計(jì)算的特雷諾指數(shù)來看,本文計(jì)算的投資組合表現(xiàn)出優(yōu)于大盤收益的結(jié)果。而且,從投資組合的收益率與上證綜指收益率的走勢圖也可以看出,在樣本期間內(nèi)市場無論處于牛市還是熊市,本文建立的投資組合選擇模型都能跑贏大盤指數(shù)收益率。
【學(xué)位單位】:東北財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2013
【中圖分類】:F830.9;F224

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2 李s

本文編號:2826128


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