基于均值-VaR的投资组合最优化

利用均值-VaR方法,提出了有交易费用存在时的最优投资组合模型。通过求解均值-方差模型来研究均值-VaR模型的有效前沿,并指出在收益率的分布为正态分布的假设下,均值-VaR模型的有效集是均值-方差有效前沿的子集。有关全局最小VaR的存在性的分析显示在选择VaR的置信水平时必须非常小心。最后给出了应用均值-VaR模型的实例分析。     

不同均值-风险准则下的资产组合有效前沿比较研究

本文根据V aR和CV aR风险度量方法,对马克维茨的均值-方差资产组合选择模型进行拓展,研究在均值-风险准则下更具有一般性的资产组合选择问题.并在正态分布假设条件下,证明当不存在无风险资产时和存在无风险资产时,基于方差、V aR和CV aR风险度量准则的资产组合有有沿之间的关系,指出根据均值-V aR准则和均值-CV aR准则求解有效资产组合时,置信水平必须满足的条件     

VaR约束下均值-方差模型在基金资产配置的应用

随着我国开放式基金的迅猛发展以及证券市场的波动，如何识别和控制基金风险这一问题越显重要。VaR模型是一种有效的风险计量和管理工具，本文刻划VaR约束下均值-方差模型及其优化模型，并运用基于VaR约束下的均值——方差模型，定量地分析投资基金的投资组合收益和风险，提出开放式基金最优资产配置，使投资组合收益最大。     

贷款组合的“均值-方差-偏度”三因素优化模型

以银行各项资产组合收益率最大化为目标函数,以收益率偏度大于零控制银行重大损失发生的概率,以组合风险价值VaR风险限额为约束条件控制资产组合风险的大小,建立了贷款组合的"均值-方差-偏度"三因素优化模型.本模型的创新与特色一是通过偏度约束减少了组合收益率小于其均值的可能性,并增加了组合收益率大于其均值的概率.这在均值-方差模型的基础上,增加了偏度参数,建立了收益率均值-方差-偏度模型,开拓了资产组合优化的新思路.二是以组合风险价值VaR建立了约束条件,通过在一定置信水平下的最大损失限额来制约贷款组合的违约风险,使贷款配给的风险限定在银行的承受能力和贷款准备金的范围之内,解决了整体风险的控制问题.     

不同风险度量方法的投资组合比较研究

为了验证投资组合理论在中国证券市场的有效性,在不允许卖空情况,针对不同风险度量方法,文章运用旋转算法或结合序列二次规划法分别求解均值-方差、均值-下半方差投资组合模型、均值-半绝对偏差、均值-平均绝对偏差和均值-VaR.文章选取三年沪市六只业绩比较好的股票,依据前两年的数据作为样本数据,分别求出五个模型在不同期望收益率下的最优投资策略,将得出的最优投资策略应用到最后一年,进行模拟投资,从而计算出各模型的总收益率.以等比例投资为标准,比较五个模型的绩效.最后,证明了两个模型对于中国证券市场是适用.     

一种新的梯形模糊数间距离及在投资组合模型选择中的应用

给出一种新的模糊数间的距离公式.用新定义的距离公式来度量给定优先资产的条件下投资组合的分散度.用可能性均值度量投资组合的收益,可能性半方差度量投资组合的风险,在收益和风险满足一定的条件下构造分散度模型.通过实例分析,给出的方法不仅分散度更好,而且资产分配多元化程度更高,计算也更简单.     

从管理风险的角度看金融风险度量

本文得出了连续时间下均值-VaR模型的最优投资策略。在这个最优解的基础上,我们比较说明了概率和分位数作为风险度量方法在管理风险中发挥的作用。我们的分析结果表明:从管理风险的角度出发控制损失发生的概率要比控制损失的水平更为有意义;并且选择的VaR置信度水平越高,监管的效果会越好。     

CVaR鲁棒均值-CVaR投资组合模型与求解

传统的均值-风险(包括方差、VaR、CVaR等)组合选择模型在计算最优投资组合时,常假定均值是已知的常值,但在实际资产配置中,收益的均值估计会有偏差,即存在着估计风险.在利用CVaR测度估计风险的基础上,研究了CVaR鲁棒均值-CVaR投资组合选择模型,给出了另外两种不同的求解方法,即对偶法和光滑优化方法,并探讨了它们的相关性质及特征,数值实验表明在求解大样本或者大规模投资组合选择问题上,对偶法和光滑优化方法在计算上是可行且有效的.     

机会约束下不允许无风险借入的均值-VaR投资组合模型

在投资组合回报率服从正态分布的前提下,建立了允许无风险借出但不允许无风险借入的具有投资机会约束的均值-VaR投资组合模型,讨论了模型最优解的存在唯一性,并指出了最优解的位置.     

跳扩散市场投资组合研究

研究了连续时间动态均值-方差投资组合选择问题.假设风险资产价格服从跳跃-扩散过程且具有卖空约束.投资者的目标是在给定期望终止时刻财富条件下,最小化终止时刻财富的方差.通过求解模型相应的Hamilton-Jacobi-Bellmen方程,得到了最优投资策略及有效前沿的显示解.结果显示,风险资产的卖空约束及价格过程的跳跃因素对最优投资策略及有效前沿的是不可忽略的.     

Heston随机波动率市场中带VaR约束的最优投资策略

本文研究了Heston随机波动率市场下, 基于VaR约束下的动态最优投资组合问题。
假设Heston随机波动率市场由一个无风险资产和一个风险资产构成,投资者的目标为最大化其终端的期望效用。与此同时, 投资者将动态地评估其待选的投资组合的VaR风险,并将其控制在一个可接受的范围之内。本文在合理的假设下,使用动态规划的方法,来求解该问题的最优投资策略。在特定的参数范围内,利用数值方法计算出近似的最优投资策略和相应值函数, 并对结果进行了分析。     

VaR optimal portfolio with transaction costs

We consider the problem of portfolio optimization under VaR risk measure taking into account transaction costs. Fixed costs as well as impact costs as a nonlinear function of trading activity are incorporated in the optimal portfolio model. Thus the obtained model is a nonlinear optimization problem with nonsmooth objective function. The model is solved by an iterative method based on a smoothing VaR technique. We prove the convergence of the considered iterative procedure and demonstrate the nontrivial influence of transaction costs on the optimal portfolio weights.     

Robust portfolio choice with CVaR and VaR under distribution and mean return ambiguity

We consider the problem of optimal portfolio choice using the Conditional Value-at-Risk (CVaR) and Value-at-Risk (VaR) measures for a market consisting of n risky assets and a riskless asset and where short positions are allowed. When the distribution of returns of risky assets is unknown but the mean return vector and variance/covariance matrix of the risky assets are fixed, we derive the distributionally robust portfolio rules. Then, we address uncertainty (ambiguity) in the mean return vector in addition to distribution ambiguity, and derive the optimal portfolio rules when the uncertainty in the return vector is modeled via an ellipsoidal uncertainty set. In the presence of a riskless asset, the robust CVaR and VaR measures, coupled with a minimum mean return constraint, yield simple, mean-variance efficient optimal portfolio rules. In a market without the riskless asset, we obtain a closed-form portfolio rule that generalizes earlier results, without a minimum mean return restriction.     

基于Clayton Copula-GARCH模型投资组合VaR的度量

运用Copula方法研究了含股指期货的投资组合的风险度量问题.首先采用不同的GARCH模型对单个资产收益率建模,然后选择Clayton Copula函数来描述投资组合各资产之间的相关结构,建立联合分布模型,进而采用Monte Carlo方法模拟产生各资产的收益率序列,计算出投资组合的VaR.Kupiec检验表明,ClaytonCopula-GARCH模型在投资组合风险度量上具有较高的准确性.     

沪深股市的相关结构分析与投资组合风险度量——基于ARFIMA-GARCH-Copula模型

金融资产收益率不仅具有尖峰厚尾性、异方差性,还具有长记忆性。基于此,本文建立ARFIMA-GARCH-Copula模型来研究沪深股市的相关结构和等权重投资组合风险值VaR,利用上证指数和深成指数收益率的组合来进行实证研究。首先采用经典R/S分析法检验各个资产收益率的长记忆性,经过分数阶差分后选用GARCH模型建模得到边缘分布。然后选择Copula函数来刻画两资产之间的相关结构,建立联合分布模型。进而采用Monte Carlo方法模拟产生各资产的收益率序列,计算出投资组合的风险值VaR。实证研究表明:沪深股市具有长记忆性,且两者具有对称的尾部相关性;Kupiec检验说明ARFIMA-GARCH-Copula模型较之于GARCH-Copula模型能更准确地度量投资组合风险。     

Measuring financial risk and portfolio optimization with a non-Gaussian multivariate model

In this paper, we propose a multivariate market model with returns assumed to follow a multivariate normal tempered stable distribution. This distribution, defined by a mixture of the multivariate normal distribution and the tempered stable subordinator, is consistent with two stylized facts that have been observed for asset distributions: fat-tails and an asymmetric dependence structure. Assuming infinitely divisible distributions, we derive closed-form solutions for two important measures used by portfolio managers in portfolio construction: the marginal VaR and the marginal AVaR. We illustrate the proposed model using stocks comprising the Dow Jones Industrial Average, first statistically validating the model based on goodness-of-fit tests and then demonstrating how the marginal VaR and marginal AVaR can be used for portfolio optimization using the model. Based on the empirical evidence presented in this paper, our framework offers more realistic portfolio risk measures and a more tractable method for portfolio optimization.     

基于VaR和集中度约束的贷款组合优化模型

资产负债管理是把资产与负债组合视为有机整体,协调流动性、安全性和赢利性,本文通过资产的集中度约束把银行资产合理分配在不同行业中,有效降低银行资产集中度风险,通过能反映银行风险承受能力的VaR约束控制了贷款组合风险,应用实例的结果表明,本模型能够谋求"三性"的最佳配置,有效降低银行经营过程中的集中度风险和流动性风险,并实...     

基于动态VaR约束与随机波动率模型的最优投资策略

研究Stein-Stein随机波动率模型下带动态VaR约束的最优投资组合选择问题. 假设投资者的目标是最大化终端财富的期望幂效用,可投资于无风险资产和一种风险资产, 风险资产的价格过程由Stein-Stein随机波动率模型刻画. 同时, 投资者期望能在投资过程中利用动态VaR约束控制所面对的风险.运用Bellman动态规划方法和Lagrange乘子法, 得到了该约束问题最优策略的解析式及特殊情形下最优值函数的解析式; 并通过理论分析和数值算例, 阐述了动态VaR约束与随机波动率对最优投资策略的影响.     

Uncertain portfolio optimization problem under a minimax risk measure

Portfolio optimization problem is concerned with choosing an optimal portfolio strategy that can strike a balance between maximizing investment return and minimizing investment risk. In many cases, the return rate of risky asset is neither a random variable nor a fuzzy variable. Then, it can be described as an uncertain variable. But, the existing works on uncertain portfolio optimization problem fail to find an analytic solution of optimal portfolio strategy. In this paper, we define a new uncertain risk measure for the modeling of investment risk. Then, an uncertain portfolio optimization model is formulated. By introducing a new variable, we transform it into an equivalent bi-criteria optimization model. Then, we derive a method for the construction of the set of analytic Pareto optimal solutions. Finally, a numerical simulation is carried out to show the applicability of the proposed model and the convenience of finding the analytic solution.     

基于风险网络结构的资产分配策略研究

股票市场是一个高风险市场,如何在频繁发生的极端波动环境下进行有效的资产分配是当前热点问题。本文首次应用VaR模型构建股市风险网络,并基于风险网络模型进行最优投资组合成分选择,分析不同市场波动行情下最优资产分配权重和股票中心性的时变关系,融合风险网络时变中心性和个股表现提出新的动态资产分配策略(φ投资策略)。结果表明:在股市上涨和震荡期,股票中心性和最优投资组合权重呈正相关关系;股市下跌期,股票中心性和最优投资组合权重呈负相关关系;当φ>0.05时,投资者的合理投资区域向高中心性节点移动,反之。φ投资策略的绩效表现证明了风险网络结构能提高投资组合选择过程。此研究对于优化资产配置、提高投资收益、多元化分散投资风险具有重要意义。