Black-Litterman投资组合模型的进一步推导分析

在理论上通过推导首次得出了Black-Litterman模型(B-L模型)最优权重与信心水平的公式.在各资产收益不相关及单一绝对观点的假设下,得出各资产的B-L模型最优权重与信心水平的简化表达式.借助于此,还对信心水平与最优权重公式的进一步理论分析,并以光大证券的"乌龙指"做实证,详细分析投资者在没有市场观点、拥有内幕信息、以及信心水平在某范围变化时,其所持各投资品权重的特点.     

Black-Litterman模型在大类资产配置中的应用:基于货币周期及风险平价策略的改进

Black-Litterman模型能够有效的解决均值-方差模型对输入(尤其是预期收益率)过于敏感的问题,从而使得其在实践中得到了广泛的应用。采用风险平价策略构造市场均衡组合,并采用基于货币周期的资产轮动收益构造主观观点组合,在将主观观点信心水平进行适当简化后,形成了改进后的Black-Litterman模型。利用我国资本市场上股票、商品和债券三种大类资产数据对改进后的Black-Litterman模型进行实证检验后发现:通过相对信心水平的调节,改进后的Black-Litterman模型能够对市场均衡组合和主观观点组合进行有效的平衡,且相对于其他资产配置组合及单种资产买入持有策略,Black-Litterman组合无论是在风险控制还是收益率上都表现的更为出色。实证结论充分说明了Black-Litterman模型的有效性,同时也从市场均衡组合、主观观点及信心水平三个方向指明了模型改进的方向。     

石油期货价格距到期日效应波动实证研究

世界石油期货价格是否存在价格的波动性随到期日的临近而上升的趋势,对于投机商和市场监管都至关重要.研究根据中外石油期货合约的收盘价格得到较为平稳的日收益率,以37个合约的收益率为样本,分别建立时间序列ARM A主模型,并进一步建立带"到期时间"哑变量的GARCH模型.实证分析了世界石油期货收益率的到期日效应.在分析产生到期日效应原因的时,建立了带"成交量"与"国际价格"变量的GARCH模型,对成交量与国际石油期货价格对中国期货价格到期日的影响进行研究.     

仿射期限结构模型的非包含随机波动局限

一般的,含随机波动率成分的仿射期限结构模型认为,即时收益率瞬时方差是收益率水平的线性组合.本文利用我国银行间固定利率国债数据,构建了不依赖于特定仿射模型的检验方法,并对该推论进行了检验.实证结果表明,无论是事前估计还是事后估计的收益率方差,都不能表示成为横截面收益率的仿射函数.即尽管先前许多研究说明仿射模型能非常好地描...     

基于Black-Litterman框架的资产配置策略研究

本文基于Black-Litterman框架提出了中国股票市场投资中行业间资产配置的策略。因为宏观经济指标对于股票收益率有一定的解释能力,本文通过宏观经济变量对收益率序列建模并且用GJR-GARCH模型捕捉资产收益率变化的特征,得出的预测资产收益率及其方差作为Black-Litterman框架下的输入。最后通过实证结果表明,基于这种策略构建的投资组合收益率在一定条件下会优于基于市场均衡权重或者传统Markowitz框架下的投资策略。     

基于主成分回归模型的行业轮动策略及其业绩评价

行业轮动策略在资产配置中具有重要的地位.应用主成分回归模型设计一种新的行业轮动策略,并且采用四因素模型评价它在市场摩擦状态的投资业绩.实证分析新兴的上海证券市场,发现主成分回归模型能够很好的预测未来的行业收益率;行业轮动策略能够获得显著为正的阿尔法收益,即使存在卖空限制和交易费用;市场趋势和行业动量效应是行业轮动策略的收益率的主要影响因素.     

基于三类模型的四大银行股票收益率预测研究

运用时间序列分析的预测方法,对四大银行的股票日对数收益率序列进行拟合与预测分析,分别构建ARMA模型、GARCH模型以及ARMA-GARCH组合模型,通过模型比较,实证分析表明:在拟合效果上,ARMA-GARCH模型的拟合优度优于ARMA模型和GARCH模型;在预测效果上,ARMA模型的预测效果最优,ARMA-GARCH模型次之.     

基于我国期货市场的统计套利研究

不同于股票市场,期货市场存在天然的做空机制,非常方便进行套利。本文以我国的期货市场为研究对象,对期货市场上的统计套利进行实证研究.首先,我们提出了协整模型、误差修正模型和基于协整关系的GARCH等3个统计套利模型,设计了相应的交易策略,然后,对样本外数据进行检验,分析不同开仓位、止盈、止损位置与累计收益率的关系。结果表明,基于协整关系的GARCH模型是三个统计套利模型中最优的.实证结果表明,本文所提出的统计套利模型以及相应的策略在我国的期货市场是可行的。     

GARCH模型在股票市场风险计量中的应用

本文以上证综指的日收益率为研究对象,运用GARCH模型簇分析上海股市日收益率波动的条件异方差性,计算每天的V aR值.实证研究表明,GARCH模型的V aR计算方法对我国股市风险的管理有较好的效果.     

基于GARCH模型的波罗的海干散货运价指数预测

为准确地把握波罗的海干散货运价指数(BDI)的变化趋势,选用一阶对数差分方法,对近期BDI日收益率序列的基本统计量特征进行了分析,验证了BDI日收益率序列的"尖峰厚尾"及波动的集聚性等特征,并进一步运用GARCH(1,1)模型,分析了其波动的持续性和滞后性.在此基础上,基于GARCH模型构造了预测的方法步骤,经优化调整滞后期对BDI日收益率进行了预测,最后,通过将BDI对数日收益率序列还原为指数序列,对BDI进行了预测,实证分析结果验证了模型及方法的适用性和有效性.