本文關鍵詞：基于金融高頻數據的資產配置問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：資產配置問題是現代金融學核心內容。自馬科維茨上世紀提出均值-方差分析框架以來,資產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典的分析范式。資產收益率的風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。一般認為資產收益率的波動性是資產收益率風險最直觀、實踐性最好的測度指標。資產收益率的波動性研究是金融計量領域的核心和熱點研究課題�；诮鹑诟哳l數據的已實現波動率思想因為具有堅實的數理基礎和無模型、易估計、可直接建模等優(yōu)點而成為最近成果最豐碩的領域之一。本文將基于已實現波動率思想構建的已實現協(xié)方差陣作為風險測度引入資產配置問題的收益-風險分析框架中來,用整體波動率(積分波動率)的無偏估計量作為資產在一個時間段內的風險度量。建立基于金融高頻數據的資產配置問題的收益-已實現協(xié)方差陣分析框架。在簡要介紹資產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代資產配置理論；其后重點介紹后續(xù)研究對該模型尤其是對風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據領域的研究現狀和基于已實現波動率思想的已實現協(xié)方差陣及其建模。金融高頻數據具有因其頻率高而具有獨特的性質和處理方式。本文介紹了金融高頻數據的特征及預處理技術。之后重點介紹了常見的幾種糾偏降噪技術,對得到波動率矩陣序列利用條件自回歸Wishart (Conditional Autoregressive Wishart)模型對已實現協(xié)方差RCOV (Realized Covariance)進行建�？坍嫛Ｈ缓髮⑹找媛誓Ｐ团c波動率矩陣模型相結合,構建均值-CAW模型和均值-CAW-HAR模型。波動率變量是資產配置問題研究中的核心變量,在介紹已實現波動率矩陣最新研究成果的基礎上研究基于已實現波動率矩陣的資產配置問題。并在此模型基礎上,利用滬深股市超高頻數據進行實證研究。得到如下結論：結論一：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,數據保留比急劇下降。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同步化時,一半左右的有效數據被舍棄；這是進行實證分析特別是基于資產價格實際過程構建資產配置問題研究中需要重視和解決的問題。結論二：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。以往對資產價格波動的假設往往與實證結論不符,而本文直接對波動率的動態(tài)過程建模。有效地撲捉到了波動率的特性。為資產配置問題中求解目標函數提供了堅實基礎。結論三：通過不同數據集,不同已實現波動率矩陣算法,不同均值-波動率模型的對比分析。發(fā)現已實現波動率算法對模型參數的影響明顯。這種影響在不同數據集,不同模型中都得到驗證。
【關鍵詞】：資產配置 均值-方差 風險測度 高頻數據 已實現波動率
【學位授予單位】：中國海洋大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：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 國內外文獻綜述12-17
• 0.2.1 國外證券投資組合和已實現波動率方面研究現狀12-16
• 0.2.2 國內證券投資組合和已實現波動率方面研究現狀16-17
• 0.3 研究內容與研究方法17-18
• 0.3.1 研究內容17-18
• 0.3.2 研究方法18
• 0.4 本文創(chuàng)新之處18-19
• 1 現代資產配置理論基礎19-30
• 1.1 資產配置的基本概念19-20
• 1.2 現代資產配置理論20-22
• 1.2.1 理論前提與基本假設20-21
• 1.2.2 均值-方差投資策略21-22
• 1.3 現代資產配置理論的最新發(fā)展22-26
• 1.3.1 現代資產配置理論發(fā)展簡介22-24
• 1.3.2 現代資產配置理論在風險測度方面的發(fā)展24-25
• 1.3.3 風險測度指標的公理化研究25-26
• 1.4 投資組合業(yè)績評價方法26-30
• 2 金融高頻數據與已實現波動率模型構建30-46
• 2.1 金融高頻數據的相關介紹30-33
• 2.1.1 金融高頻數據的概念30
• 2.1.2 金融高頻數據的預處理30-33
• 2.1.3 金融高頻數據的實證性質33
• 2.2 已實現波動率修正算法33-40
• 2.2.1 已實現波動率的數學基礎34-37
• 2.2.2 多維已實現波動率的修正方法37-40
• 2.3 已實現波動率矩陣建模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-已實現波動率矩陣模型44-45
• 2.5 本章小結45-46
• 3 基于金融高頻數據資產配置模型的構建46-50
• 3.1 金融高頻數據在股票資產配置問題中應用46-48
• 3.2 資產配置模型的構建48
• 3.3 本章小結48-50
• 4 基于滬深股市高頻數據的資產配置實證研究50-65
• 4.1 滬深股市高頻數據預處理50-53
• 4.1.1 滬深股市逐筆高頻數據的數據清理50-52
• 4.1.2 對滬深股市逐筆高頻數據的同步化52-53
• 4.2 已實現波動率矩陣序列的計算53-54
• 4.3 多維均值-已實現波動率矩陣模型的估計與檢驗54-59
• 4.4 樣本內資產配置目標函數求解有效組合前沿59-63
• 4.5 實證結論與投資建議63-65
• 5 全文總結65-67
• 參考文獻67-73
• 致謝73-74
• 個人簡歷74
• 發(fā)表的學術論文74

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  本文關鍵詞：基于金融高頻數據的資產配置問題研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：478815