奇异协方差阵下有效前沿及有效组合的解析解

利用广义逆矩阵研究了协方差阵奇异时的投资组合问题,突破了传统方法中要求协方差阵可逆的限制,得到了证券市场存在有效组合的充要条件,并给出了有效前沿和有效组合的解析解,成功地推广了经典Markowitz模型,同时还将有助于证券组合有效子集的深入研究.     

一般M-V模型中的有效证券组合及无套利分析

本文研究了协方差阵奇异时一般M-V模型中的有效证券组合, 得到了证券市场存在有效证券组合的充要条件, 并给出了有效证券组合的通解和有效前沿的性质. 最后, 本文还在奇异协方差阵下进行了无套利分析, 得到了证券市场无套利的充要条件, 从而证明了Szeg\"{o}的猜想.     

证券收益率的极大线性无关组及两基金分离定理

在无套利假设下,利用概率论结合线性代数的方法进一步研究了当n种风险资产的协方差矩阵∑是奇异时的证券投资组合问题,在均值-方差模型的框架下得到模型的一些本质特征,并证明了此时的两基金分离定理仍然成立的.     

任意收益率分布和奇导协方差矩阵下的均值——风险模型研究

本文在一般均值-风险模型的框架下,在无套利假设下研究了奇异协方差矩阵和任意收益率分布情形下的投资组合问题,得到了模型有效边界的本质特征,并给出了极大线性无关组的确定方法及表示系数的求解方法,最后根据这些结论提出了有效的、操作性强的投资策略。     

奇异协方差阵下证券组合的有效子集

Szeg\"{o}曾猜想当协方差阵奇异时可能存在有效子集, 本文在奇异协方差阵下利用有效组合的通解, 给出了证券组合有效子集的一个等价定义, 并得到了在证券全集中存在有效子集的充要条件,还给出了证券子集为有效子集的一些新的充要条件.     

协方差矩阵奇异情况下的最优投资组合

本文讨论了在方差-协方差矩阵半正定条件下,Markowitz均值-方差最优投资组合模型的求解问题,利用主成分分析法得到了解析解,从而弥补了原模型的一个缺陷.     

考虑高频数据影响的BEKK模型的估计及其应用

多维资产的协方差阵在投资组合中扮演着重要角色,如何估计和预测资产的协方差阵是统计领域的一大热点问题.将基于高频数据的已实现协方差阵(RCOV)和双频已实现协方差阵(TSCOV)应用到BEKK模型的估计过程中,提出了考虑高频数据影响的BEKK-RCOV和BEKK-TSCOV模型,这两类模型将高频数据引入到协方差阵估计过程中的同时,还可以对协方差阵直接进行预测,避免了预测模型的选择困难问题,并且提高了协方差阵的估计效率.通过实证研究发现:BEKK-RCOV和BEKK-TSCOV模型估计和预测效果明显优于BEKK模型,将其应用在投资组合时,使投资者获得了更高的收益.     

一般线性混合模型中的最佳线性无偏估计和谱分解估计

该文在一般线性混合模型中, 研究了固定和随机效应线性组合的估计问题.对观测向量的协方差阵可以为奇异矩阵情形下,导出了该组合的最佳线性无偏估计,并证明了它的唯一性.在一般线性混合模型的特例, 三个小域模型下, 得到了小域均值u_i 和方差分量的谱分解估计. 进而, 获得了基于谱分解估计的两步估计均方误差的二阶逼近.     

多维金融高频协方差阵预测模型的比较分析

现代投资组合理论大部分是从组合风险控制的角度展开,协方差矩阵扮演着非常重要的角色.将高频协方差阵应用在投资组合或风险管理时,就需要考虑采用何种预测模型来对高频协方差阵进行预测,较好的预测模型能够更加准确的对资产的波动性进行预测.高频协方差阵预测模型的建立较为复杂,目前还没有一种广泛被认可的模型.采用MCS检验法来选择最优的预测模型,研究发现高频协方差阵预测模型LOG-HAR模型在所有的损失函数下预测能力最好,并且高频协方差阵预测模型的预测能力要优于低频协方差阵预测模型.     

协方差矩阵退化情形均值-CVaR模型的有效边界

本文利用CVaR方法代替方差或CVaR来度量风险,建立了均值-CVaR模型,首先利用等CVaR线的方法研究了包含无风险资产的均值-CVaR模型的有效边界,然后在无套利假设下研究了当风险资产的协方差矩阵是奇异时的均值-CVaR模型,并得到了正态情形下模型的有效边界及其解析表达式.     

Robust portfolio optimization: a conic programming approach

The Markowitz Mean Variance model (MMV) and its variants are widely used for portfolio selection. The mean and covariance matrix used in the model originate from probability distributions that need to be determined empirically. It is well known that these parameters are notoriously difficult to estimate. In addition, the model is very sensitive to these parameter estimates. As a result, the performance and composition of MMV portfolios can vary significantly with the specification of the mean and covariance matrix. In order to address this issue we propose a one-period mean-variance model, where the mean and covariance matrix are only assumed to belong to an exogenously specified uncertainty set. The robust mean-variance portfolio selection problem is then written as a conic program that can be solved efficiently with standard solvers. Both second order cone program (SOCP) and semidefinite program (SDP) formulations are discussed. Using numerical experiments with real data we show that the portfolios generated by the proposed robust mean-variance model can be computed efficiently and are not as sensitive to input errors as the classical MMV??s portfolios.     

Portfolio optimization in stochastic markets

We consider a multiperiod mean-variance model where the model parameters change according to a stochastic market. The mean vector and covariance matrix of the random returns of risky assets all depend on the state of the market during any period where the market process is assumed to follow a Markov chain. Dynamic programming is used to solve an auxiliary problem which, in turn, gives the efficient frontier of the mean-variance formulation. An explicit expression is obtained for the efficient frontier and an illustrative example is given to demonstrate the application of the procedure.     

工件具有任意尺寸的混合分批平行机排序问题的近似算法

本文考虑了工件具有任意尺寸且机器有容量限制的混合分批平行机排序问题。在该问题中, 一个待加工的工件集需在多台平行批处理机上进行加工。每个工件有它的加工时间和尺寸, 每台机器可以同时处理多个工件, 称为一个批, 只要这些工件尺寸之和不超过其容量; 一个批的加工时间等于该批中工件的最大加工时间和总加工时间的加权和; 目标函数是极小化最大完工时间。该问题包含一维装箱问题为其特殊情形, 为强NP-困难的。对此给出了一个$\left( {2 + 2\alpha+\alpha^{2}}\right)$-近似算法, 其中$\alpha$为给定的权重参数, 满足考虑了不同于Goldfarb和Iyengar （2003）的因子模型,通过横截面回归分析以及Fama-MacBeth估计构造了关于资产的平均收益向量和协方差矩阵的不确定性集合（置信区域）。基于这些不确定性集合以及Markowitz“均值-方差模型”的鲁棒投资组合问题,提出了多个鲁棒投资组合问题,并对应的推导出其等价的半正定规划形式,使得问题可以在多项式时间内求解。     

证券数目变化时受到扰动的M-V有效前沿分析

基于M-V证券组合模型,在证券市场上不存在无风险资产且允许卖空条件下,探讨了证券数增加k种后原n种证券协方差矩阵发生改变情形下M-V证券组合有效前沿的漂移问题。通过引入扰动因子和扰动矩阵,给出了M-V证券组合有效前沿的漂移方向及其开口大小的变化情况．研究结果表明证券数增加了k种后有效前沿向左漂移以及它的开口变大,原证券组合的有效前沿完全落在新的证券组合可行集内．     

带负债的连续时间最优资产组合选择

构造了一个带外生负债的连续时间均值-方差最优投资组合选择模型.假定风险资产价格的演变服从几何布朗运动,累积负债服从带漂移的布朗运动,并且市场系数恒为常数,借助随机LQ控制方法得到相应的均值-方差优化问题的最优策略和有效边界.