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。     

基于动态参照点的损失厌恶投资组合优化模型

在连续时间下,考虑损失厌恶投资者参照点的动态调整特征,构建基于动态参照点的损失厌恶投资组合模型,使用鞅方法对模型进行求解,得到最优风险资产权重的解析表达式。并计算损失厌恶投资者在参照点动态调整条件下的预期最优期末财富。进一步应用数值算例,分析投资者的参照点动态调整幅度和损失厌恶水平对模型最优风险资产权重和预期最优期末财富的影响。     

具有价格参照效应的订单农业供应链决策模型

构建了具有损失规避特性和价格参照效应的农户与风险中性的公司组成的两级订单农业供应链的基本模型,引入经济理论价格参照效应,深入研究了收购价格随机以及受价格影响的市场需求随机的双重不确定情形下,公司的成本分担因子以及农户的价格参照点、损失规避度、收购价格的波动对公司与农户决策的影响.研究结果发现,农户的价格参照点、损失规避度以及收购价格的波动的增加均会降低公司与农户的收益;公司在随行就市、保底收购的收购策略下的收益高于随行就市、成本分担下的收益,对于农户则刚好相反.     

双侧风险度量方法及其在投资组合优化模型中的应用

现有的资产风险度量方法不能合理的反映收益的向上波动给投资者带来的风险感受,针对这一不足,本文提出了一种新的风险度量方法,这一方法综合考虑了投资者对于损失的规避和对超额收益的偏好,能够更为真实的反映投资者对于资产收益双侧波动的不同风险感受.同时本文结合新的风险度量方法给出了投资组合优化模型,并对模型的解从不同角度进行了分析.研究结果表明,新的风险度量方法可以为投资者提供更有效的投资决策依据,并且投资者的风险态度对于投资组合有效前沿和最优投资组合都有显著的影响.     

基于动态非线性损失厌恶的投资组合优化与实证研究

从行为金融学的角度考虑投资者损失厌恶的心理特征,构建了基于线性损失厌恶和非线性损失厌恶行为投资组合模型。利用中国市场数据模拟一种静态情景和四种动态情景,实证研究不同损失厌恶投资组合模型在不同情景下不同损失厌恶程度的最优资产配置策略和投资绩效表现,并将结果与均值方差模型等传统的投资组合模型进行比较。研究发现损失厌恶投资组合模型优于传统投资组合模型,不同情景下不同程度损失厌恶投资者具有不同的资产配置策略,其投资绩效表现也不尽相同。     

考虑保守卖空与财务困境的背景风险投资组合模型

如何合理地考虑投资者所面临的背景风险及现实市场限制来进行有效地投资决策是人们所广泛关注的重要实际管理决策问题。本文研究投资者同时面临加性和乘性两类背景风险的前提下具有保守卖空与财务困境的投资组合选择问题。假定投资者寻求使得投资收益最大、投资风险最小及证券主体财务困境最小的最优投资组合策略,进而提出考虑保守卖空与财务困境的背景风险投资组合模型。然后,利用具有精英策略的非支配排序遗传算法对模型进行求解。最后,通过实例来阐述模型的实用性。研究结果表明:考虑保守卖空能为投资者提供更大的收益;两类背景风险的变化均导致有效前沿面的变化。     

基于动态损失厌恶投资组合优化模型及实证研究

为了研究行为金融学中损失厌恶的心理特征对投资决策的影响,建立预期效用最大化的动态损失厌恶投资组合优化模型。以我国股票市场为依托进行实证研究,将市场分为上升、下降和盘整三种状态,研究动态损失厌恶投资组合模型的表现,与静态损失厌恶投资组合模型、均值-方差投资组合模型和CVaR投资组合模型进行比较。通过改变参照点对动态模型进行稳健性检验。得出动态损失厌恶投资组合模型优于静态模型、均值-方差投资组合模型和CVaR投资组合模型的结论。     

投资者风险偏好的动态特征——来自国际股票市场的实证证据

从股票市场整体出发,研究投资者当期损益结果和前期损益结果对风险偏好的影响,以考察投资者风险偏好的动态特征.主要将GARCH-M模型中的风险补偿系数拓展为随投资者的损益结果发生变化,考察不同时期下投资者的损益状态和损益大小对风险偏好的影响.实证结果表明:投资者在当期收益状态下是风险规避的,在当期损失状态下是风险寻求的;而在前期损失状态下是风险规避的,并且不受前期收益状态的影响.同时,投资者的风险偏好还受不同时期损益大小的影响,其风险规避程度与当期收益大小成正比,风险寻求程度与当期损失大小成正比;对于前期损益大小,其风险规避程度与前期损失大小成正比,并且其风险偏好也不受前期收益大小的影响.     

基于动态调整的Copula-非线性分位数回归资产组合优化

为优化资产组合方案,考虑单资产分布的非对称性、异方差性、尖峰厚尾性等特征,资产之间的时变非线性相关性,建立了Copula-非线性分位数回归模型。本文的创新与特色,一是通过构建期望超额收益率与考虑动态损失厌恶效应的VaR比率函数,确定了目标函数的表达式,改变了使用超额收益率标准差度量风险,而实证研究中更关注资产的损失风险而非全部风险,未考虑投资者对于收益与损失非对称偏好的不足;二是通过建立基于支持向量机的非线性分位数回归模型,确定了边缘分布函数表达式,解决了普通模型无法处理非对称、非线性,依赖于分布假设的不足;三是通过构建混合Copula函数,确保能够有效捕捉金融市场中的尾部相关、非对称性,完善了刻画资产之间相关关系的模式;四是通过建立风险非线性叠加的资产总风险评价模型,确定了资产组合总风险的表达式,弥补了现有风险评价模型未考虑资产间的相关性的不足。实证结果表明,本文建立的模型预测性能高于其它模型,该模型有更高的VaR比率值,在单位风险下能够获得更高的资产组合效果。     

基于感知收益-风险比分析的结构性产品投资决策

引入收益风险比-sharpe-omega比率,结合累积前景理论,将累积前景理论中带有心理偏差的主观预期收益作为临界收益点,构建出带有主观行为因素的感知收益风险比,用来衡量存在心理偏差的投资者面对某项投资产品时的预期投资成效,并将其运用在结构性产品投资中,通过数值分析表明:面对同一投资产品时,对价值敏感程度越弱,概率扭曲程度越接近于阈值的投资者,其感知收益风险比越大,投资该产品的预期投资成效越好,即该产品更适合该类型的投资者进行投资.同时还将文章所构建的感知收益风险比与现有的收益风险比的衡量指标进行了对比分析,发现不同心理偏差的投资者采用这两种指标作为投资决策依据时的表现具有较大差别.     

基于犹豫模糊语言环境的投资组合优化研究

跟传统模糊投资组合相比,基于犹豫模糊语言环境的投资组合不仅可以使用自然语言对金融资产及其不确定程度进行评价,还可以避免评价过程中信息的丢失。本文根据犹豫模糊语言投资组合综合评价系统,对不同金融产品计算得分。通过设置不同的语言尺度函数的参数值及犹豫模糊语言优化模型的临界值,针对激进型、稳健型和保守型三类投资者分别提出了收益最大化和风险最小化犹豫模糊语言投资组合模型,对建立的非线性模型进行求解,得到犹豫模糊语言投资组合的最优解。最后,用数值仿真验证了模型的合理性和有效性。     

Dynamic consumption and portfolio choice under prospect theory

This paper explicitly derives the optimal dynamic consumption and portfolio choice of an individual with prospect theory preferences. The individual is loss averse, endogenously updates his reference level over time, and distorts probabilities. We show that the optimal consumption strategy is rather insensitive to economic shocks. In particular, in case the individual sufficiently overweights unlikely unfavorable events, our model generates an endogenous floor on consumption. As a result, an individual with prospect theory preferences typically implements a (very) conservative portfolio strategy. We discuss implications of our results for the design of investment-linked annuity products.     

Variance vs downside risk: Is there really that much difference?

The popularity of downside risk among investors is growing and mean return–downside risk portfolio selection models seem to oppress the familiar mean–variance approach. The reason for the success of the former models is that they separate return fluctuations into downside risk and upside potential. This is especially relevant for asymmetrical return distributions, for which mean–variance models punish the upside potential in the same fashion as the downside risk.The paper focuses on the differences and similarities between using variance or a downside risk measure, both from a theoretical and an empirical point of view. We first discuss the theoretical properties of different downside risk measures and the corresponding mean–downside risk models. Against common beliefs, we show that from the large family of downside risk measures, only a few possess better theoretical properties within a return–risk framework than the variance. On the empirical side, we analyze the differences between some US asset allocation portfolios based on variances and downside risk measures. Among other things, we find that the downside risk approach tends to produce – on average – slightly higher bond allocations than the mean–variance approach. Furthermore, we take a closer look at estimation risk, viz. the effect of sampling error in expected returns and risk measures on portfolio composition. On the basis of simulation analyses, we find that there are marked differences in the degree of estimation accuracy, which calls for further research.     

与TSD准则一致的组合证券投资分析

基于预先给定的目标收益率,利用投资者对低于目标收益率的风险损失和高于目标收益率的风险报酬之间的权衡,给出了一些非对称风险度量模型,特别其中一种风险度量是低于参考点的方差和高于参考点的方差的加权和,它利用二阶上偏矩来修正二阶下偏矩,进一步建立了在该非对称风险度量下的组合投资优化模型,并证明了该模型在三阶随机占优的意义下是有效的.此外,还给出了其它3个模型与三阶随机占优准则是否一致的结论,并对所给出的几个组合证券投资模型的求解方法及其应用进行了分析.以上研究和分析为投资者在选择投资模型时避免盲目性、任意性提供了有益的决策参考.     

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。     

Portfolio Selection Problem with Minimax Type Risk Function

The investor's preference in risk estimation of portfolio selection problems is important as it influences investment strategies. In this paper a minimax risk criterion is considered. Specifically, the investor aims to restrict the standard deviation for each of the available stocks. The corresponding portfolio optimization problem is formulated as a linear program. Hence it can be implemented easily. A capital asset pricing model between the market portfolio and each individual return for this model is established using nonsmooth optimization methods. Some numerical examples are given to illustrate our approach for the risk estimation.