發(fā)布時間：2017-06-24 17:02

  本文關(guān)鍵詞：基于金融高頻數(shù)據(jù)的資產(chǎn)配置問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：資產(chǎn)配置問題是現(xiàn)代金融學(xué)核心內(nèi)容。自馬科維茨上世紀(jì)提出均值-方差分析框架以來,資產(chǎn)配置問題在多個方面獲得突破性的發(fā)展。雖然眾多研究者在不同方面發(fā)展了馬科維茨的均值-方差分析框架,但是均值-方差分析框架依然是最經(jīng)典的分析范式。資產(chǎn)收益率的風(fēng)險測度作為該分析范式的一個核心變量而成為后續(xù)研究拓展馬科維茨模型的主線之一。一般認(rèn)為資產(chǎn)收益率的波動性是資產(chǎn)收益率風(fēng)險最直觀、實踐性最好的測度指標(biāo)。資產(chǎn)收益率的波動性研究是金融計量領(lǐng)域的核心和熱點研究課題�；诮鹑诟哳l數(shù)據(jù)的已實現(xiàn)波動率思想因為具有堅實的數(shù)理基礎(chǔ)和無模型、易估計、可直接建模等優(yōu)點而成為最近成果最豐碩的領(lǐng)域之一。本文將基于已實現(xiàn)波動率思想構(gòu)建的已實現(xiàn)協(xié)方差陣作為風(fēng)險測度引入資產(chǎn)配置問題的收益-風(fēng)險分析框架中來,用整體波動率(積分波動率)的無偏估計量作為資產(chǎn)在一個時間段內(nèi)的風(fēng)險度量。建立基于金融高頻數(shù)據(jù)的資產(chǎn)配置問題的收益-已實現(xiàn)協(xié)方差陣分析框架。在簡要介紹資產(chǎn)配置問題的由來及基本理論之后,首先系統(tǒng)介紹馬科維茨的均值-方差模型為代表的現(xiàn)代資產(chǎn)配置理論；其后重點介紹后續(xù)研究對該模型尤其是對風(fēng)險測度方面的研究成果及最新的研究動態(tài)。接下來本文介紹了金融高頻數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和基于已實現(xiàn)波動率思想的已實現(xiàn)協(xié)方差陣及其建模。金融高頻數(shù)據(jù)具有因其頻率高而具有獨特的性質(zhì)和處理方式。本文介紹了金融高頻數(shù)據(jù)的特征及預(yù)處理技術(shù)。之后重點介紹了常見的幾種糾偏降噪技術(shù),對得到波動率矩陣序列利用條件自回歸Wishart (Conditional Autoregressive Wishart)模型對已實現(xiàn)協(xié)方差RCOV (Realized Covariance)進行建模刻畫。然后將收益率模型與波動率矩陣模型相結(jié)合,構(gòu)建均值-CAW模型和均值-CAW-HAR模型。波動率變量是資產(chǎn)配置問題研究中的核心變量,在介紹已實現(xiàn)波動率矩陣最新研究成果的基礎(chǔ)上研究基于已實現(xiàn)波動率矩陣的資產(chǎn)配置問題。并在此模型基礎(chǔ)上,利用滬深股市超高頻數(shù)據(jù)進行實證研究。得到如下結(jié)論：結(jié)論一：股票頻繁交易中的信息在實證分析中絕大部分被舍棄。隨著抽樣頻率的降低,數(shù)據(jù)保留比急劇下降。多維情形下,即使在我們采用保留信息最多的刷新時間法對僅僅三維資產(chǎn)同步化時,一半左右的有效數(shù)據(jù)被舍棄；這是進行實證分析特別是基于資產(chǎn)價格實際過程構(gòu)建資產(chǎn)配置問題研究中需要重視和解決的問題。結(jié)論二：通過對波動率矩陣序列的統(tǒng)計特征分析,證明波動率是一個不斷變化的動態(tài)過程。以往對資產(chǎn)價格波動的假設(shè)往往與實證結(jié)論不符,而本文直接對波動率的動態(tài)過程建模。有效地?fù)渥降搅瞬▌勇实奶匦�。為資產(chǎn)配置問題中求解目標(biāo)函數(shù)提供了堅實基礎(chǔ)。結(jié)論三：通過不同數(shù)據(jù)集,不同已實現(xiàn)波動率矩陣算法,不同均值-波動率模型的對比分析。發(fā)現(xiàn)已實現(xiàn)波動率算法對模型參數(shù)的影響明顯。這種影響在不同數(shù)據(jù)集,不同模型中都得到驗證。
【關(guān)鍵詞】：資產(chǎn)配置 均值-方差 風(fēng)險測度 高頻數(shù)據(jù) 已實現(xiàn)波動率
【學(xué)位授予單位】：中國海洋大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F832.51;F224
【目錄】：

• 摘要5-7
• abstract7-11
• 0 前言11-19
• 0.1 選題背景11-12
• 0.2 國內(nèi)外文獻綜述12-17
• 0.2.1 國外證券投資組合和已實現(xiàn)波動率方面研究現(xiàn)狀12-16
• 0.2.2 國內(nèi)證券投資組合和已實現(xiàn)波動率方面研究現(xiàn)狀16-17
• 0.3 研究內(nèi)容與研究方法17-18
• 0.3.1 研究內(nèi)容17-18
• 0.3.2 研究方法18
• 0.4 本文創(chuàng)新之處18-19
• 1 現(xiàn)代資產(chǎn)配置理論基礎(chǔ)19-30
• 1.1 資產(chǎn)配置的基本概念19-20
• 1.2 現(xiàn)代資產(chǎn)配置理論20-22
• 1.2.1 理論前提與基本假設(shè)20-21
• 1.2.2 均值-方差投資策略21-22
• 1.3 現(xiàn)代資產(chǎn)配置理論的最新發(fā)展22-26
• 1.3.1 現(xiàn)代資產(chǎn)配置理論發(fā)展簡介22-24
• 1.3.2 現(xiàn)代資產(chǎn)配置理論在風(fēng)險測度方面的發(fā)展24-25
• 1.3.3 風(fēng)險測度指標(biāo)的公理化研究25-26
• 1.4 投資組合業(yè)績評價方法26-30
• 2 金融高頻數(shù)據(jù)與已實現(xiàn)波動率模型構(gòu)建30-46
• 2.1 金融高頻數(shù)據(jù)的相關(guān)介紹30-33
• 2.1.1 金融高頻數(shù)據(jù)的概念30
• 2.1.2 金融高頻數(shù)據(jù)的預(yù)處理30-33
• 2.1.3 金融高頻數(shù)據(jù)的實證性質(zhì)33
• 2.2 已實現(xiàn)波動率修正算法33-40
• 2.2.1 已實現(xiàn)波動率的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)34-37
• 2.2.2 多維已實現(xiàn)波動率的修正方法37-40
• 2.3 已實現(xiàn)波動率矩陣建模40-44
• 2.3.1 條件自回歸41-43
• 2.3.2 CAW-HAR模型43-44
• 2.4 多維均值-已實現(xiàn)波動率矩陣模型44-45
• 2.5 本章小結(jié)45-46
• 3 基于金融高頻數(shù)據(jù)資產(chǎn)配置模型的構(gòu)建46-50
• 3.1 金融高頻數(shù)據(jù)在股票資產(chǎn)配置問題中應(yīng)用46-48
• 3.2 資產(chǎn)配置模型的構(gòu)建48
• 3.3 本章小結(jié)48-50
• 4 基于滬深股市高頻數(shù)據(jù)的資產(chǎn)配置實證研究50-65
• 4.1 滬深股市高頻數(shù)據(jù)預(yù)處理50-53
• 4.1.1 滬深股市逐筆高頻數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清理50-52
• 4.1.2 對滬深股市逐筆高頻數(shù)據(jù)的同步化52-53
• 4.2 已實現(xiàn)波動率矩陣序列的計算53-54
• 4.3 多維均值-已實現(xiàn)波動率矩陣模型的估計與檢驗54-59
• 4.4 樣本內(nèi)資產(chǎn)配置目標(biāo)函數(shù)求解有效組合前沿59-63
• 4.5 實證結(jié)論與投資建議63-65
• 5 全文總結(jié)65-67
• 參考文獻67-73
• 致謝73-74
• 個人簡歷74
• 發(fā)表的學(xué)術(shù)論文74

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