本文關鍵詞：基于分位數(shù)回歸的組合投資決策及績效評價，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：自Markowitz提出均值-方差分析框架以來,開創(chuàng)了金融定量分析的先河,標志著現(xiàn)代組合投資理論的開端。在此基礎上,組合投資決策理論與方法研究取得了巨大進展,為分散化投資降低金融風險提供了理論依據(jù)與決策支持。本文就組合投資決策問題開展了兩個方面的研究工作�；诜治粩�(shù)回歸進行VaR風險組合投資分析,并給出其求解方法。論證了VaR與分位數(shù)之間的等價關系：置信水平100(1-α)%下VaR恰為收益序列分布函數(shù)的a分位數(shù)的相反數(shù)。將均值-VaR模型的求解過程轉化為一個分位數(shù)回歸問題,從而避免復雜的凸規(guī)劃求解過程。為了實證檢驗模型的有效性,從滬深300指數(shù)中選取60只成份股票,將基于分位數(shù)回歸的VaR風險組合投資模型與方差風險組合投資模型就風險、績效、尾部特征、有效前沿和風險值核密度估計等方面進行了實證比較。實證結果表明,基于分位數(shù)回歸的VaR風險組合投資模型能使投資者承擔較小的尾部風險,且能更好地分散VaR風險,適合于尾部風險管理,因而更具有實際意義�；贚ASSO分位數(shù)回歸給出了組合投資選擇方案,解決了組合投資決策中的績效評價問題。LASSO分位數(shù)回歸是LASSO方法與分位數(shù)回歸方法的結合,具有兩個方面的優(yōu)勢：一方面,通過LASSO變量選擇功能,能夠識別出在不同分位點處重要的風險因子；另一方面,通過分位數(shù)回歸,能夠細致考慮在不同分位點處風險與收益關系。將LASSO分位數(shù)回歸應用于組合投資決策中,采用對沖基金策略指數(shù)和Fama-French三因子、中信標普風格指數(shù)和債券指數(shù)進行組合投資分析,并與經(jīng)典的組合投資決策模型(等權組合投資、均值-方差模型、均值回歸模型)進行比較,主要包括風格識別、績效評價和投資決策等三個方面。實證結果表明,基于LASSO分位數(shù)回歸,本文提出的投資績效評價方法最為有效,其得到的組合投資方案能夠獲得最佳的風險調整收益。本文的研究工作,主要將組合投資理論與基于分位數(shù)回歸的風險測度和績效評價方法相結合,為組合投資決策分析提供了新的思路,有助于組合投資研究工作的進一步發(fā)展。同時,本文從投資者的投資偏好出發(fā),以進行風險管理和獲得較優(yōu)的績效評價結果為目標,對于投資管理者的投資實踐具有較好的指導作用。
【關鍵詞】：組合投資 績效評價 VaR組合投資模型 分位數(shù)回歸 LASSO分位數(shù)回歸
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F830.59;F224
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 導論15-21
• 1.1 選題背景及意義15-16
• 1.1.1 選題背景15-16
• 1.1.2 選題意義16
• 1.2 研究現(xiàn)狀16-18
• 1.2.1 VaR風險測度研究現(xiàn)狀16-17
• 1.2.2 績效評價研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 主要創(chuàng)新18-19
• 1.4 研究方法及內容結構安排19-21
• 1.4.1 研究方法19
• 1.4.2 內容結構安排19-21
• 第二章 組合投資決策與績效評價21-25
• 2.1 組合投資決策理論與方法21-23
• 2.1.1 組合投資理論研究進展21
• 2.1.2 方差風險組合投資模型21-22
• 2.1.3 VaR風險組合投資模型22-23
• 2.2 組合投資績效評價方法23-25
• 2.2.1 Jensen alpha指數(shù)23
• 2.2.2 夏普比率23
• 2.2.3 特雷諾比率23-24
• 2.2.4 索提諾比率24-25
• 第三章 分位數(shù)回歸理論與方法25-31
• 3.1 一般分位數(shù)回歸25-29
• 3.1.1 模型表示25-26
• 3.1.2 模型估計26
• 3.1.3 模型檢驗26-29
• 3.2 LASSO分位數(shù)回歸29-31
• 3.2.1 模型表示29
• 3.2.2 模型求解29-30
• 3.2.3 變量選擇30-31
• 第四章 基于分位數(shù)回歸的VaR風險組合投資分析31-38
• 4.1 分位數(shù)與尾部風險測度(VaR)31
• 4.2 分位數(shù)回歸與VaR風險組合投資模型31-32
• 4.3 基于分位數(shù)回歸的VaR風險組合投資模型求解32
• 4.4 實證研究32-37
• 4.4.1 數(shù)據(jù)選取32
• 4.4.2 描述性統(tǒng)計32-33
• 4.4.3 組合投資分析33-37
• 4.5 結論37-38
• 第五章 基于LASSO分位數(shù)回歸的組合投資績效評價38-58
• 5.1 對沖基金風格的均值回歸分析38-39
• 5.1.1 均值回歸模型構建38
• 5.1.2 均值回歸模型估計與變量選擇38-39
• 5.2 對沖基金風格的分位數(shù)回歸分析39-40
• 5.2.1 分位數(shù)回歸模型構建39
• 5.2.2 分位數(shù)回歸模型估計與變量選擇39-40
• 5.3 對沖基金風格組合投資選擇方法40-41
• 5.3.1 單個對沖基金風格績效評價40-41
• 5.3.2 組合對沖基金風格績效評價41
• 5.4 實證研究41-49
• 5.4.1 數(shù)據(jù)選取與描述41-43
• 5.4.2 組合投資風格識別43-46
• 5.4.3 組合投資績效評價46
• 5.4.4 組合投資決策46-49
• 5.5 穩(wěn)健性檢驗49-57
• 5.5.1 不同參數(shù)取值的影響49-50
• 5.5.2 不同極端收益的影響50-57
• 5.6 結論57-58
• 第六章 總結與展望58-60
• 6.1 總結58-59
• 6.2 展望59-60
• 6.2.1 CvaR風險組合投資模型59
• 6.2.2 組合投資LASSO分位數(shù)回歸59-60
• 參考文獻60-64
• 攻讀碩士學位期間的學術活動及成果情況64

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王新宇;趙紹娟;;基于分位數(shù)回歸模型的滬深股市風險測量研究[J];中國礦業(yè)大學學報;2008年03期

2 解棟棟;;服務業(yè)發(fā)展與人均收入的關系:基于分位數(shù)回歸的實證研究[J];當代財經(jīng);2009年08期

3 盧荻千;;基于分位數(shù)回歸的凈資產(chǎn)收益率研究——來自2008年我國上市公司的財務數(shù)據(jù)[J];金融經(jīng)濟;2009年20期

4 蘇h椒

本文編號：412561