發(fā)布時(shí)間：2021-12-16 06:22

　　現(xiàn)階段,傳統(tǒng)的Markowitz（1952）[1]均值-方差優(yōu)化模型已經(jīng)得到了廣泛的研究與推廣但仍存在很多問(wèn)題,市場(chǎng)應(yīng)用表現(xiàn)不佳的部分原因是由于極端頭寸的出現(xiàn)。傳統(tǒng)投資組合理論基本上都是從現(xiàn)有的、存在相關(guān)性的資產(chǎn)中進(jìn)行投資組合選擇的,而Partovi（2004）[2]提出了一種在允許賣(mài)空的前提下分析有效邊界投資組合的新方法,即將原始的資產(chǎn)集重組為一組互不相關(guān)的投資組合,并且稱(chēng)之為主成分投資組合。這些主成分投資組合構(gòu)成了一個(gè)新的資產(chǎn)間互不相關(guān)的投資環(huán)境,從而為任何投資組合的優(yōu)化過(guò)程提供了新的研究思路,并且它能夠有效增大投資組合的分散性。因此,本文將基于主成分投資組合的理念來(lái)對(duì)均值方差模型、風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)模型和最大分散化組合進(jìn)行改進(jìn)。傳統(tǒng)的主成分分析（PCA）都是基于協(xié)方差矩陣或者相關(guān)矩陣進(jìn)行特征值分解,本文通過(guò)對(duì)相關(guān)矩陣逆矩陣的敏感性和穩(wěn)定性進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)相關(guān)矩陣的逆矩陣包含的信息量可能更大。因此本文將基于相關(guān)矩陣求逆進(jìn)行主成分分析來(lái)建立主成分投資組合,并觀測(cè)其市場(chǎng)實(shí)證表現(xiàn)。首先針對(duì)傳統(tǒng)的主成分均值方差模型進(jìn)行改進(jìn),本文將建立基于相關(guān)矩陣求逆的主成分均值方差模型并記為I-PCMV,并且將其與傳... 

【文章來(lái)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(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖４．１：?２０１２－２０１９年股票池策略表現(xiàn)對(duì)比??Ｔｏｐｉ特征值的累計(jì)收益??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???量特征值的Ｉ－ＰＣＭＶ表現(xiàn)進(jìn)行對(duì)比，觀測(cè)隨著保留特征值數(shù)的增加Ｉ－ＰＣＭＶ的收??益優(yōu)勢(shì)逐漸減弱且夏普比呈先增大后減小的趨勢(shì)。??保留Ｔｏｐ１％特征值的累計(jì)收益??０．３０?Ｉ?：???／Ａ?Ｉ……．??０．２５?（???—?＊－ｐｃＭＶ???Ａ?——‘徹??０．２０?ｆ?、丨…．ＥＷ??０．１５?／??ｍ?０．１０－?ｒ??０．０５?＼?，？????：二、、－Ｌ??ａｃｏ?■？？？＿．■．．．．．??－ｏ．?〇５－?＼Ｎ?／＼??＼??ｖ．？．＆??－０．１０??／翁你翁：々Ｖ；翁＾＾ｒ??時(shí)間??圖４．２：?２０１２－２０１９年股票池策略表現(xiàn)對(duì)比??Ｔｏｐｉ％特征值的累計(jì)收益???保留Ｔｏｐ１０％特征值的累計(jì)收益???０２?；．．；：．．．??——？－ｐｃＭＶ??一??ａ，．－？－削??＊ｓ?＼?．－Ｖ??＾?ｉ?？、．?／?？、？??２１?：：?？??■０．２?？?Ｌ，，．．－＊＊＊?？：？？??？?？？？？？？＇??Ｌ？—Ｊ??－０．４????時(shí)間??圖４．３：?２０１２－２０１９年股票池策略表現(xiàn)對(duì)比??ＴｏｐｌＯ％特征值的累計(jì)收益??通過(guò)對(duì)表（４．１）進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)保留Ｔｏｐｉ％特征值時(shí)Ｉ－ＰＣＭＶ模型的夏普比最??大，保留Ｔｏｐｉ特征值時(shí)Ｉ－ＰＣＭＶ模型的收益最大。因此在實(shí)際市場(chǎng)投資中可根??據(jù)消費(fèi)者偏好選擇適當(dāng)?shù)谋Ａ籼卣髦禂?shù)來(lái)建立Ｉ－ＰＣＭＶ模型。表（４．１）中還記錄??－２６－??

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