共查询到19条相似文献,搜索用时 106 毫秒
1.
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. 相似文献
2.
构建投资组合时需要衡量其风险, 除了考虑组合本身的风险暴露, 还需考虑其相对基准组合的风险暴露. 再者, 确定组合权重时需要根据市场的规则加入合适的约束. 基于此, 为了较为完整地考虑现实投资组合面临的风险及交易约束, 将绝对风险(CVaR)和相对风险(跟踪误差)作为风险约束, 将交易成本、卖空限制和多元权值作为交易限制约束, 构建一个新的多阶段投资组合模型, 并利用动态规划和非线性优化方法进行求解. 最后, 利用上证50成分股中41只股票构建投资组合进行实证研究. 实证结果表明构建的多阶段投资组合模型能持续战胜基准组合且优于单阶段投资组合, 同时也表明模型考虑多元权值约束具有现实意义. 相似文献
3.
均值方差偏好和期望损失风险约束下的动态投资组合 总被引:1,自引:0,他引:1
本文在均值方差框架下,研究了期望损失风险约束下的连续时间动态投资组合问题。运用鞅理论和凸对偶方法,分别给出了最优财富和最优投资策略的解析式,而且两基金分离定理仍然成立。最后通过数值例子分析了风险约束对最优投资策略的影响。 相似文献
4.
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。 相似文献
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。 相似文献
5.
动态基金保护可以确保投资者在投资期间内基金价格永不会低于某个障碍水平.为了减少发行人所承担的资产的下行风险,Han等(2016)提出了一个带约束的动态基金保护,产品约定只有当标的基金价值达到某个事先给定的上保护水平时才启动保护.受此启发,考虑了具有指数型上下保护水平的带约束的动态保护基金的定价.利用布朗运动的反射原理,给出了具有指数型保护水平的带约束的动态保护基金的定价公式. 相似文献
6.
7.
本文把Burgert和Rüschendorf (2006)及Rüschendorf(2013)的静态投资组合凸风险度量的研究框架推广到动态现金次可加情形中进行研究.利用风险度量公理化方法建立了条件投资组合现金次可加风险度量的研究框架,给出相应的表示定理,并研究了动态投资组合现金次可加风险度量在满足假定条件下的时间相容性问题,推广了Burgert和Rüschendorf(2006)及EL Karoui和Ravanelli(2009)的结论. 相似文献
8.
本文构建保险公司和再保险公司的比例再保险与投资组合微分博弈模型,研究两公司基于加权终期财富效用最大化的均衡决策问题.假设保险公司的资本盈余过程为复合Poisson风险跳过程,为降低赔付风险,保险公司可以向再保险公司购买比例再保险.两个公司都可以投资于风险资产满足Ornstein-Uhlenbeck随机模型的金融市场,优化资本管理.在保险公司和再保险公司的绝对风险厌恶指数不随财富数量而变化的假设下,利用博弈论和动态规划原理,得到了两公司的Nash均衡比例再保险和投资组合策略的解析表达式.给出了均衡保险与投资存在的必要条件,对均衡条件下的再保险供需关系进行了分析. 相似文献
9.
本文利用方差和绝对离差这两个风险度量指标 ,分别建立了证券组合投资的动态模型 ,并给出其解法 .从而使模型更符合实际 ,有利于实施最佳的组合投资的策略 . 相似文献
10.
11.
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。 相似文献
12.
R. J. Elliott 《随机分析与应用》2013,31(3):579-597
Abstract We address a dynamic portfolio optimization problem where the expected utility from terminal wealth has to be maximized. The special feature of this paper is an additional constraint on the portfolio strategy modeling bounded shortfall risks, which are measured by value at risk or expected loss. Using a continuous-time model of a complete financial market and applying martingale methods, analytic expressions for the optimal terminal wealth and the optimal portfolio strategies are given. Finally, some numerical results are presented. 相似文献
13.
14.
We address the dynamic portfolio optimization problem where the expected utility from terminal wealth has to be maximized. The special feature of this paper is an additional constraint on the portfolio strategy modeling bounded shortfall risks. We consider the risk, that the terminal wealth of the portfolio falls short of a certain benchmark. This benchmark is chosen to be proportional to the stock price. The risk is measured by the Expected Utility Loss. Using a continuous-time model of a complete financial market and applying martingale methods, analytic expressions for the optimal terminal wealth and the optimal portfolio strategies are given. (© 2005 WILEY-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim) 相似文献
15.
16.
Using five alternative data sets and a range of specifications concerning the underlying linear predictability models, we study whether long-run dynamic optimizing portfolio strategies may actually outperform simpler benchmarks in out-of-sample tests. The dynamic portfolio problems are solved using a combination of dynamic programming and Monte Carlo methods. The benchmarks are represented by two typical fixed mix strategies: the celebrated equally-weighted portfolio and a myopic, Markowitz-style strategy that fails to account for any predictability in asset returns. Within a framework in which the investor maximizes expected HARA (constant relative risk aversion) utility in a frictionless market, our key finding is that there are enormous difference in optimal long-horizon (in-sample) weights between the mean–variance benchmark and the optimal dynamic weights. In out-of-sample comparisons, there is however no clear-cut, systematic, evidence that long-horizon dynamic strategies outperform naively diversified portfolios. 相似文献
17.
国际多元化需要对投资组合的相关结构进行动态性测度,这样才能提供更有效的资产配置策略和资金的理想避险场所。当前资产组合相关结构的Copula分析中考虑变结构和时变性不足,在此基础上构建了包含变结构和时变的诊断方法——分布函数距离法和Vuong-Clarke法在内的Copula动态性诊断方法,同时将二维诊断问题推广至多维情形,接着利用模拟仿真验证了上述方法的有效性。最后将动态Copula应用于金砖国家和西方成熟市场的最优投资组合中,利用标准差、CVaR和DVaR并结合样本预测外推法对最优投资组合进行了评价分析。实证结果表明,最优投资组合策略受Copula动态性影响明显,金砖国家市场在国际金融危机影响下能发挥良好的风险规避作用,实时的动态性诊断方法也能帮助投资者更快速地调整投资策略。 相似文献
18.
We study the problem of portfolio insurance from the point of view of a fund manager, who guarantees to the investor that the portfolio value at maturity will be above a fixed threshold. If, at maturity, the portfolio value is below the guaranteed level, a third party will refund the investor up to the guarantee. In exchange for this protection, the third party imposes a limit on the risk exposure of the fund manager, in the form of a convex monetary risk measure. The fund manager therefore tries to maximize the investor’s utility function subject to the risk-measure constraint. We give a full solution to this non-convex optimization problem in the complete market setting and show in particular that the choice of the risk measure is crucial for the optimal portfolio to exist. Explicit results are provided for the entropic risk measure (for which the optimal portfolio always exists) and for the class of spectral risk measures (for which the optimal portfolio may fail to exist in some cases). 相似文献
19.
《Insurance: Mathematics and Economics》2012,50(3):361-370
We study the problem of portfolio insurance from the point of view of a fund manager, who guarantees to the investor that the portfolio value at maturity will be above a fixed threshold. If, at maturity, the portfolio value is below the guaranteed level, a third party will refund the investor up to the guarantee. In exchange for this protection, the third party imposes a limit on the risk exposure of the fund manager, in the form of a convex monetary risk measure. The fund manager therefore tries to maximize the investor’s utility function subject to the risk-measure constraint. We give a full solution to this non-convex optimization problem in the complete market setting and show in particular that the choice of the risk measure is crucial for the optimal portfolio to exist. Explicit results are provided for the entropic risk measure (for which the optimal portfolio always exists) and for the class of spectral risk measures (for which the optimal portfolio may fail to exist in some cases). 相似文献