心理账户、损失厌恶与行为资产配置实证研究

基于前景理论和三参照点理论,建立了单心理账户和三心理账户下的线性损失厌恶行为投资组合模型,并利用中证基金指数数据构建了不同市场状态下的行为投资组合,实证研究不同损失厌恶系数、不同参照点、不同心理账户资金配置条件下模型的最优资产配置策略和投资组合绩效,研究发现线性损失厌恶模型更关注下侧损失,损失厌恶系数影响资产配置,注重安全性的投资者偏好低风险资产,而寻求实现抱负水平的投资者更偏好高收益资产。     

考虑决策者心理行为的证券投资组合决策方法研究

在现实的证券投资组合决策中,决策者的心理行为是不可忽视的重要因素。本文针对考虑决策者心理行为的证券投资组合问题,给出了一种基于累积前景理论和心理账户的决策分析方法。首先,依据累积前景理论,将决策者对不同市场状态下的预期收益率作为参考点,计算各备选证券收益率相对于参照点的收益和损失,并计算不同市场状态下针对所有备选证券的综合前景价值;然后,依据决策者的心理账户,即以证券投资组合的收益总体综合前景价值最大为目标、以投资期末总财富阈值以及满足财富约束的概率不小于决策者设定的概率阈值为约束,构建了具有概率约束条件的证券投资组合优化模型,通过将概率约束转化为线性约束并求解优化模型,可得到最优的证券投资组合方案。最后,通过一个算例对本文提出方法的可行性和有效性进行了验证。研究结果表明,本文提出的方法能够较好地解决考虑决策者心理行为的证券投资组合问题。     

基于Multi-Agent的机构投资者行为投资组合模型

从人的有限理性角度研究了机构投资者的投资组合决策问题．基于Multi-Agent构建了多心理账户情景下,机构投资者的两级行为投资组合模型；并且,利用两状态Markov链和管理熵函数描述了该模型中的关键参数；仿真算法释例验证了该模型能够逼近实际决策情景．     

具有心理账户的随机模糊均值-半绝对偏差投资组合优化研究北大核心

为了反映在不确定的证券市场环境下,投资者对不同收益目标产生的多种风险态度,本文构建了考虑心理账户和V型交易成本的随机模糊均值-半绝对偏差投资组合模型,并基于随机模糊理论将其转化为线性规划模型,运用线性规划的旋转算法进行求解。通过“滚动样本”的方法,文章将不同数据内上述模型和等比例模型的样本外单位风险收益进行对比检验。结果表明,本文模型有效地提升了投资组合的单位风险收益,且提升效果在“中期数据+小滚动窗口”下更为显著。     

基于旋转算法的随机模糊均值-方差投资组合优化

Markowitz首先采用方差度量风险，并应用于投资组合优化中，大多数的均值方差模型仅对随机投资组合优化或模糊投资组合优化进行研究，然而，实际投资组合优化问题既包含随机信息也包含模糊信息。本文首先定义随机模糊变量的方差，并用其度量风险，提出了具有交易成本、借贷约束和阀值约束的均值-方差随机模糊投资组合优化模型。基于随机模糊理论，将上述模型转化为具有线性等式和线性不等式约束的凸二次规划问题，并得到其KKT条件。本文还提出改进的旋转算法求解上述模型，该算法消掉KKT条件中部分变量，减少计算量。最后，采用中国证券市场的实际数据进行样本内分析和样本外分析，验证了上述模型和算法的有效性。     

基于双因子定价模型的投资组合风险价值的多分辨率特征研究

为了识别金融市场投资风险的多分辨率特征及优化投资组合,以资本市场风险和汇率市场风险为双因子定价模型的风险因子,利用小波方差及协方差无偏估计量,给出了单个资产风险因子敏感度多分辨率计算方法,以此为基础还得到了投资组合的风险值(VaR)及其边际风险值(MVaR)的多分辨率分解公式.对上证A股市场的实证分析表明投资组合的风险价值及边际风险价值依赖于投资时限,短线投资潜在的损失比长线投资要大;进一步分析表明中国股市存在多分辨率风险特征,这种风险特点可能是由市场系统风险和汇率风险以及异质性投资活动共同作用的结果.研究还发现多分辨率边际风险价值是确定多分辨率投资组合优化模型求解的重要条件之一.     

基本养老保险缴费心理活动维度的实证研究:个人心理账户视角

本文从心理账户理论视角,通过问卷调查,运用非集计模型,对个人基本养老保险缴费心理活动维度进行了实证研究。研究结果表明,受教育程度、非常规的额外收入、经营性收入、安全型保障账户和风险型存储账户是影响缴费的关键性因素,进而提出引导设立特定缴费心理账户、增强缴费制度弹性,改变缴费者的选择框架, 提升缴费遵从度。     

限制投资下界的风险证券有效组合模型及算法研究

本文研究了具有投资下界限制的风险证券有限组合决策问题，提出了限制投资下界的风险证券有效组合优化模型，在一定的条件下，给出了风险证券有限组合投资比例的算法及解析表示，最后进行了实际数值计算，结果说明了所给算法是有效和实用的。     

基于Pair-Copula-GARCH模型与CVaR的时变投资组合优化

以过去的信息为条件,以一致性风险度量CVaR为优化目标,以组合收益率为约束条件,建立了时变投资组合优化模型,通过基于pair-copula-GARCH模型的蒙特卡洛模拟方法得到未来某时刻收益率的多个可能情景,并引入一个特殊函数实现了投资组合模型的线性化,得到了最优投资组合策略.最后针对提出的模型进行了实例分析.     

基于CaR风险约束的动态投资组合模型

研究了带有风险约束的动态投资组合优化问题.在Black-Scholes型金融市场下,引入了在险资本(Captical at risk,CaR)风险约束,与以往文献的风险约束仅仅施加于终端时点不同,该模型将风险约束施加于每一个交易区间.即利用条件信息不断地对风险进行重新评估,从而对投资决策连续地施加影响.利用动态规划技术和优化理论,在合理的假定下,从理论上对问题进行了分析,给出了最优投资策略的显式表达式,并与无风险约束情形进行了比较.最后给出了一些数值例子进行说明.     

基于均值-熵的机构投资者行为投资组合模型

考虑决策者的有限理性,利用相对财富和习惯形成效用函数描述了机构投资者的投资组合决策行为;在SHEFRIN和S TATM AN行为投资组合理论(BPT)框架下,引入均值-熵度量证券投资组合风险;由此,建立了一种机构投资者行为投资组合决策模型,算法释例进一步验证了其有效性.     

机构调研行为的示范效应研究——基于深证“互动易”平台的实验证据

基于深交所“互动易”平台的机构调研信息和投资者问答数据,以投资者关注为聚焦点,通过剖析机构调研行为-投资者关注-股票流动性的传导路径,检验中国股票市场机构调研行为的示范效应。结论表明,机构调研行为具有强烈的示范效应,能够通过引起其他投资者的关注,促进中短期股票流动性的提高,且机构调研行为越集中,这种示范效应越强。此外,对于信息披露质量较低和机构持股比例较低的公司,机构调研行为更容易引起投资者的关注,示范效应更强。研究结论验证了机构投资者的信息优势性和行为影响力,支持了投资者的信息解读能力,为机构投资者的市场引导作用提供解释依据。     

Portfolio choice and optimal hedging with general risk functions: A simplex-like algorithm

The minimization of general risk functions is becoming more and more important in portfolio choice theory and optimal hedging. There are two major reasons. Firstly, heavy tails and the lack of symmetry in the returns of many assets provokes that the classical optimization of the standard deviation may lead to dominated strategies, from the point of view of the second order stochastic dominance. Secondly, but not less important, many institutional investors must respect legal capital requirements, which may be more easily studied if one deals with a risk measure related to capital losses.     

Time consistent behavioral portfolio policy for dynamic mean–variance formulation

When one considers an optimal portfolio policy under a mean-risk formulation, it is essential to correctly model investors’ risk aversion which may be time variant or even state dependent. In this paper, we propose a behavioral risk aversion model, in which risk aversion is a piecewise linear function of the current excess wealth level with a reference point at the discounted investment target (either surplus or shortage), to reflect a behavioral pattern with both house money and break-even effects. Due to the time inconsistency of the resulting multi-period mean–variance model with adaptive risk aversion, we investigate the time consistent behavioral portfolio policy by solving a nested mean–variance game formulation. We derive a semi-analytical time consistent behavioral portfolio policy which takes a piecewise linear feedback form of the current excess wealth level with respect to the discounted investment target. Finally, we extend the above results to time consistent behavioral portfolio selection for dynamic mean–variance formulation with a cone constraint.     

Multiple criteria linear programming model for portfolio selection

The portfolio selection problem is usually considered as a bicriteria optimization problem where a reasonable trade-off between expected rate of return and risk is sought. In the classical Markowitz model the risk is measured with variance, thus generating a quadratic programming model. The Markowitz model is frequently criticized as not consistent with axiomatic models of preferences for choice under risk. Models consistent with the preference axioms are based on the relation of stochastic dominance or on expected utility theory. The former is quite easy to implement for pairwise comparisons of given portfolios whereas it does not offer any computational tool to analyze the portfolio selection problem. The latter, when used for the portfolio selection problem, is restrictive in modeling preferences of investors. In this paper, a multiple criteria linear programming model of the portfolio selection problem is developed. The model is based on the preference axioms for choice under risk. Nevertheless, it allows one to employ the standard multiple criteria procedures to analyze the portfolio selection problem. It is shown that the classical mean-risk approaches resulting in linear programming models correspond to specific solution techniques applied to our multiple criteria model. This revised version was published online in June 2006 with corrections to the Cover Date.     

考虑投资者异质信念和目标优先级的投资组合问题研究

考虑证券市场的模糊不确定性及投资者的模糊决策特征,以资产收益、下方风险及流动性为模糊投资目标,构建考虑投资者异质信念和目标优先级的多目标投资组合模型。进一步,以我国主板、中小板和创业板市场为背景,采用CPT-TOPSIS交互式算法进行实证分析。研究发现:乐观、理性和悲观投资者权衡收益、风险和流动性目标时偏好的优先顺序不同,导致资产配置结构、最优决策和绩效表现存在差别。结果表明模糊多目标模型能够满足不同投资者权衡多目标的差异化投资需求,取得优于基准随机投资组合的投资效果,可作为投资者投资决策的参考依据。     

基于网络混合学习策略的股市投资者行为演化模型及仿真

针对投资者有限理性决策行为的模仿学习等特质,运用复杂网络、贝叶斯学习和社会学习理论,分别对个人投资者和机构投资者的投资行为决策机制进行系统性分析,由此构建基于网络混合学习策略的投资者行为演化机理和数理模型,并进行数理解析和模拟仿真。研究发现,投资者金融关联网络的拓扑结构对个人投资者行为动态演变具有较强影响,但对机构投资者的影响较弱;个人投资者的学习策略偏好影响其行为动态演变均衡状态的稳定性较为显著;机构投资者获取的私有信息精确度与其行为动态演变的均衡状态之间存在显著的非线性关联;投资者的初始行为状态对其投资行为动态演变均衡状态的影响效应均较弱。     

基于DEA博弈交叉效率和投资者心理的模糊投资组合研究

考虑到投资者并不是完全理性的,本文结合DEA博弈交叉效率方法研究了带有投资者心理因素的多目标模糊投资组合决策问题。首先,为了充分描绘投资者的心理因素和风险感知,本文基于可能性理论推导了带有风险态度的可能性均值和半绝对偏差。其次,将候选的风险资产视为互相竞争的博弈者,采用基于熵权法的DEA博弈交叉效率模型衡量它们的综合表现,从而得到每项资产的博弈交叉效率和奇异指数,并将其分别作为额外的收益和风险决策准则。基于此,提出了更加综合的可能性均值—半绝对偏差—博弈交叉效率—奇异指数模型。最后,通过一个应用实例验证了所提出的模型的合理性和有效性,从而为不同类型的投资者提供具有个性化的投资策略。