本文關(guān)鍵詞：損益情緒投資組合模型研究

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【摘要】：投資者情緒是影響投資者決策行為的重要因素。構(gòu)建投資組合是金融風(fēng)險(xiǎn)控制的一項(xiàng)重要手段。因此,深入研究投資者情緒是優(yōu)化投資組合策略的一件重要工作,對(duì)解析我國(guó)投資者的決策行為特征具有重要的理論意義,對(duì)我國(guó)金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)管理和控制具有非常重要的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)價(jià)值。神經(jīng)學(xué)、心理學(xué)的研究表明:投資者是非理性的,其行為受到投資者心理情緒的影響。投資者目的是為了獲得利益,其心理和投資行為會(huì)受到利益變化的影響,因此,資產(chǎn)收益變化所帶來(lái)的投資者損益情緒會(huì)影響其投資決策行為。本文從資產(chǎn)收益變化角度探討投資者的損益情緒,優(yōu)化投資者風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)和效用函數(shù)的計(jì)算,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建新的投資組合模型;該模型揭示了投資者損益情緒對(duì)投資組合策略的影響,避免了傳統(tǒng)投資組合模型在個(gè)性化投資決策中的不足。主要研究工作包括四個(gè)方面:第一,總結(jié)歸納了傳統(tǒng)投資組合理論和行為金融投資組合理論的研究現(xiàn)況,提出尚存的一些問(wèn)題;第二,基于前景理論探究了資產(chǎn)收益變化對(duì)投資者情緒的影響,構(gòu)建出具體的損益情緒影響函數(shù),并就其對(duì)投資者決策風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知和決策效用評(píng)價(jià)的影響進(jìn)行探討;第三,引入投資者損益情緒因素,在均值——方差模型的基礎(chǔ)上建立一個(gè)新的投資組合模型,該模型反映了損益情緒對(duì)投資決策行為的影響;第四,采用我國(guó)股市數(shù)據(jù)進(jìn)行投資組合模型的實(shí)證研究,并與傳統(tǒng)的投資組合模型進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明,該模型具有較好的現(xiàn)實(shí)適用性,且這種優(yōu)勢(shì)并不隨模型中參數(shù)的變化而發(fā)生改變。
【關(guān)鍵詞】：投資組合 資產(chǎn)收益 損益情緒
【學(xué)位授予單位】：南華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F832.48
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 研究問(wèn)題的提出12-13
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與目的13-14
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.3.2 研究目的14
• 1.4 研究方法與研究思路14-17
• 第2章 投資組合理論研究17-23
• 2.1 Markowitz投資組合理論17-20
• 2.1.1 Markowitz模型17-18
• 2.1.2 Markowitz模型的拓展18-20
• 2.2 行為金融下的投資組合研究20-21
• 2.2.1 安全、潛力和期望理論(SP/A)20
• 2.2.2 行為資產(chǎn)組合理論(BPT)20-21
• 2.2.3 Maslowian組合理論(MaPT)21
• 2.3 已有投資組合理論的評(píng)價(jià)21-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第3章 基于前景理論的損益情緒研究23-35
• 3.1 前景理論23-25
• 3.1.1 個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)決策23-24
• 3.1.2 價(jià)值函數(shù)24
• 3.1.3 決策權(quán)重函數(shù)24-25
• 3.2 損益情緒影響函數(shù)25-28
• 3.2.1 損益情緒的定義25
• 3.2.2 損益情緒影響函數(shù)的構(gòu)建25-27
• 3.2.3 損益情緒影響函數(shù)的求解27-28
• 3.3 情緒視角下的決策研究28-32
• 3.3.1 情緒對(duì)決策的影響28-29
• 3.3.2 損益情緒對(duì)決策風(fēng)險(xiǎn)的影響29-31
• 3.3.3 損益情緒對(duì)決策效用的影響31-32
• 3.4 本章小結(jié)32-35
• 第4章 損益情緒投資組合模型及實(shí)證35-51
• 4.1 假設(shè)條件35
• 4.2 損益情緒投資組合模型35-38
• 4.3 實(shí)證38-50
• 4.3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源38-39
• 4.3.2 實(shí)證說(shuō)明39-42
• 4.3.3 實(shí)證結(jié)果及分析42-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 第5章 結(jié)論與展望51-53
• 5.1 主要結(jié)論51-52
• 5.2 不足與展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-59
• 作者攻讀學(xué)位期間的科研成果59-61
• 致謝61

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 徐梅;寧薛平;;居民家庭金融資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)與宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的協(xié)動(dòng)性關(guān)系研究——基于GARCH-M模型的風(fēng)險(xiǎn)度量方法[J];統(tǒng)計(jì)與信息論壇;2014年01期

2 鄭平;;GARCH類模型對(duì)我國(guó)滬深300指數(shù)VAR值模型的模擬估算[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2014年14期

3 姚銀紅;;VaR方法在股票投資風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用[J];華中師范大學(xué)研究生學(xué)報(bào);2015年01期

4 趙魯濤;李婷;張躍軍;魏一鳴;;基于Copula-VaR的能源投資組合價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)度量研究[J];系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐;2015年03期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 劉麗萍;基于市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)噪聲和跳躍的金融高頻協(xié)方差陣的估計(jì)及其應(yīng)用研究[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2013年

2 施文明;遠(yuǎn)期運(yùn)費(fèi)協(xié)議及其在原油運(yùn)輸市場(chǎng)中的應(yīng)用研究[D];上海交通大學(xué);2013年

3 徐小陽(yáng);商業(yè)銀行金融產(chǎn)品創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D];江蘇大學(xué);2013年

4 李燁;酒店業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度與影響因素研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2014年

5 劉德彬;投資組合效率評(píng)價(jià)方法及其應(yīng)用研究[D];湖南大學(xué);2015年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉軍;基于時(shí)變t-Copula的滬深股指組合的風(fēng)險(xiǎn)度量[D];西南交通大學(xué);2013年

2 徐祿帆;基于VaR的中國(guó)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[D];東北石油大學(xué);2013年

3 李穗嘉;衍生金融工具在大宗商品進(jìn)口價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用研究[D];武漢理工大學(xué);2013年

4 陳飛;基于VaR多種方法下中國(guó)證券投資基金風(fēng)險(xiǎn)度量的研究[D];上海師范大學(xué);2013年

5 楊義迅;基于粒子群優(yōu)化的GED-GARCH-VaR動(dòng)態(tài)投資組合模型研究[D];華南理工大學(xué);2013年

6 吳劍;VaR在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用及實(shí)證分析[D];暨南大學(xué);2013年

7 曹艷雪;我國(guó)保險(xiǎn)資金投資利率互換業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)分析[D];哈爾濱商業(yè)大學(xué);2013年

8 郭美佳;糧食期貨市場(chǎng)基差風(fēng)險(xiǎn)控制模式研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2012年

9 陳云飛;基于VaR方法的滬深股市投資風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2012年

10 王珊;基于GARCH-CVaR模型的開(kāi)放式基金市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)試研究[D];安徽財(cái)經(jīng)大學(xué);2012年

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本文編號(hào)：739220