基于Multi-Agent的机构投资者行为投资组合模型

从人的有限理性角度研究了机构投资者的投资组合决策问题．基于Multi-Agent构建了多心理账户情景下,机构投资者的两级行为投资组合模型；并且,利用两状态Markov链和管理熵函数描述了该模型中的关键参数；仿真算法释例验证了该模型能够逼近实际决策情景．     

基于网络混合学习策略的股市投资者行为演化模型及仿真

针对投资者有限理性决策行为的模仿学习等特质,运用复杂网络、贝叶斯学习和社会学习理论,分别对个人投资者和机构投资者的投资行为决策机制进行系统性分析,由此构建基于网络混合学习策略的投资者行为演化机理和数理模型,并进行数理解析和模拟仿真。研究发现,投资者金融关联网络的拓扑结构对个人投资者行为动态演变具有较强影响,但对机构投资者的影响较弱;个人投资者的学习策略偏好影响其行为动态演变均衡状态的稳定性较为显著;机构投资者获取的私有信息精确度与其行为动态演变的均衡状态之间存在显著的非线性关联;投资者的初始行为状态对其投资行为动态演变均衡状态的影响效应均较弱。     

基于贝叶斯推断的异质投资行为主体下理性投资者学习行为研究

从金融市场运行的微观角度出发,考虑市场中存在着具有双曲型绝对风险厌恶效用函数的理性投资者和广义行为效用函数的行为投资者两类代表性异质投资者.理性投资者会考虑行为投资者对价格的影响效应,进而通过遵循贝叶斯条件概率方式调整自身投资组合中的资产配置,这一过程称为学习过程.通过构建理性投资者的学习模型并分别设计与效用水平相一致的资产表现衡量指标以反应不同类型投资者对于资产的偏好排序,并可依此决定并比较理性投资者、理性学习型投资者和行为投资者的投资组合的资产筛选结果.通过以我国股票市场为对象进行实证研究,结果发现在市场处于上涨周期,可以明显的发现理性投资者会更多地考虑行为投资者的影响,学习过程较为明显;而在市场处于下跌周期,理性投资者则更多的根据先验判据决定资产组合配置.     

考虑相对业绩的最优投资选择博弈问题研究

研究了具有相互作用的两个竞争机构投资者之间的离散时间最优投资选择博弈问题,每个机构投资者都考虑其竞争对手的相对业绩.机构投资者可以投资于相同的无风险资产和不同的具有相关关系的风险股票,以反映投资的资产专门化.机构投资者选择投资组合策略使得期望终端绝对财富和相对财富的效用最大.首先,定义了Nash均衡投资组合选择策略.然后,在机构投资者具有指数效用函数的假设下,得到了Nash均衡投资组合选择策略和值函数的显示表达式,分析了机构投资者之间的竞争对Nash均衡投资组合选择策略的影响.最后,通过数值计算给出了各种情况下Nash均衡投资组合选择策略和值函数与模型主要参数之间的关系.结果表明:机构投资者之间的竞争会影响其对风险的承担,投资机会集对机构投资者的Nash均衡投资组合选择策略和值函数与模型主要参数之间的关系会产生很大的影响.     

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。     

考虑投资者过程效用影响的投资组合模型

传统的投资组合模型只考虑投资结果,而未考虑投资过程带来的效用影响。事实上组合投资期间投资者持有的股票价格的每一次波动都牵动着投资者的神经,带来或正或负的效用,影响投资者的投资决策。分析投资者过程效用的影响因素,设计出风险投资者的投资过程效用函数。并假设投资者的总效用函数为过程效用函数和结果效用函数的线性组合,构建考虑投资行为过程效用的投资组合模型,对模型的解进行数值模拟分析。研究结果表明：对损失过于敏感的投资者受过程影响越大,则投资风险资产的资金比例越低,对损失不敏感的投资者受过程影响越大,投资风险资产的资金比例越高。因此,对损失越不敏感且受过程效用影响越严重的投资者,越容易推高市场风险。对模型的投资绩效进行了实证检验,结果发现：受投资者过程效用影响大的投资组合模型在股市持续上涨阶段的投资表现较好,而在股市盘整阶段和持续下跌阶段表现较差。表明受过程效用影响大的投资者会在股市持续上涨时积极入市,在股市持续下跌时迅速退市,从而加剧股市震荡。     

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。     

机构调研行为的示范效应研究——基于深证“互动易”平台的实验证据

基于深交所“互动易”平台的机构调研信息和投资者问答数据,以投资者关注为聚焦点,通过剖析机构调研行为-投资者关注-股票流动性的传导路径,检验中国股票市场机构调研行为的示范效应。结论表明,机构调研行为具有强烈的示范效应,能够通过引起其他投资者的关注,促进中短期股票流动性的提高,且机构调研行为越集中,这种示范效应越强。此外,对于信息披露质量较低和机构持股比例较低的公司,机构调研行为更容易引起投资者的关注,示范效应更强。研究结论验证了机构投资者的信息优势性和行为影响力,支持了投资者的信息解读能力,为机构投资者的市场引导作用提供解释依据。     

多心理账户下机构投资者的风险优化研究

从决策有限理性角度，引入行为金融理论于机构投资风险优化系统，对多心理账户条件下机构投资的风险优化设计进行了研究。以Friedman和Savage之谜为释例，对机构投资风险优化中的诸多非标准金融异像进行了解释。以Shefrin和Statman行为证券组合理论为核心，建立了多心理账户条件下机构投资的风险优化模型，为机构投资的风险优化实践提供了一种量化分析工具。     

基于投资者风险厌恶程度的广义熵投资组合模型研究

利用Csiszer定向散度理论,构建了证券投资组合领域的广义熵优化模型,通过引入投资者风险厌恶程度指数并将其定量化处理,得到在各支股票的投资比重,从而解决了目前证券投资组合领域存在的计算量大、未考虑投资者行为因素等缺陷;最后通过选取沪市四大指数中具有代表性的10支股票进行实证分析,同时与最大熵、最小叉熵优化模型对比,结果表明考虑了投资者风险厌恶程度指数的广义熵优化模型更符合投资者的投资需求,在实际应用中更具有可行性.     

PI(Portfolio Insurance)投资者特性研究

根据期权定价理论,分析了投资组合保险策略与期权的关系及投资组合保险策略与凸收益函数的关系,通过建立投资组合保险模型,得出不同条件下购买投资组合保险投资者的特点如下:1)随着财富的增加他们的风险承受能力比市场一般投资者增加的快;2)他们的市场预期比一般市场投资者更乐观,并且受益于投资组合保险.     

Sensitivity of portfolio VaR and CVaR to portfolio return characteristics

Risk management through marginal rebalancing is important for institutional investors due to the size of their portfolios. We consider the problem of improving marginally portfolio VaR and CVaR through a marginal change in the portfolio return characteristics. We study the relative significance of standard deviation, mean, tail thickness, and skewness in a parametric setting assuming a Student’s t or a stable distribution for portfolio returns. We also carry out an empirical study with the constituents of DAX30, CAC40, and SMI. Our analysis leads to practical implications for institutional investors and regulators.     

Portfolio-optimization models for small investors

Since 2010, the client base of online-trading service providers has grown significantly. Such companies enable small investors to access the stock market at advantageous rates. Because small investors buy and sell stocks in moderate amounts, they should consider fixed transaction costs, integral transaction units, and dividends when selecting their portfolio. In this paper, we consider the small investor’s problem of investing capital in stocks in a way that maximizes the expected portfolio return and guarantees that the portfolio risk does not exceed a prescribed risk level. Portfolio-optimization models known from the literature are in general designed for institutional investors and do not consider the specific constraints of small investors. We therefore extend four well-known portfolio-optimization models to make them applicable for small investors. We consider one nonlinear model that uses variance as a risk measure and three linear models that use the mean absolute deviation from the portfolio return, the maximum loss, and the conditional value-at-risk as risk measures. We extend all models to consider piecewise-constant transaction costs, integral transaction units, and dividends. In an out-of-sample experiment based on Swiss stock-market data and the cost structure of the online-trading service provider Swissquote, we apply both the basic models and the extended models; the former represent the perspective of an institutional investor, and the latter the perspective of a small investor. The basic models compute portfolios that yield on average a slightly higher return than the portfolios computed with the extended models. However, all generated portfolios yield on average a higher return than the Swiss performance index. There are considerable differences between the four risk measures with respect to the mean realized portfolio return and the standard deviation of the realized portfolio return.     

目标约束下的投资选择

根据 Markowitz投资组合理论和传统的期望效用理论 ,在效用函数相同的情况下 ,所有的理性投资者都将采用相同的最优投资策略 .但在现实中 ,不同的投资者往往采用不同的投资策略 ,依据传统理论只能认为他们并不都是理性投资者 .本文引入了目标约束后 ,说明了由于不同的投资者具有不同的目标约束 ,所以用传统的期望效用理论无法解释的看似非理性的行为其实却是理性的最优选择 .     

Time consistent behavioral portfolio policy for dynamic mean–variance formulation

When one considers an optimal portfolio policy under a mean-risk formulation, it is essential to correctly model investors’ risk aversion which may be time variant or even state dependent. In this paper, we propose a behavioral risk aversion model, in which risk aversion is a piecewise linear function of the current excess wealth level with a reference point at the discounted investment target (either surplus or shortage), to reflect a behavioral pattern with both house money and break-even effects. Due to the time inconsistency of the resulting multi-period mean–variance model with adaptive risk aversion, we investigate the time consistent behavioral portfolio policy by solving a nested mean–variance game formulation. We derive a semi-analytical time consistent behavioral portfolio policy which takes a piecewise linear feedback form of the current excess wealth level with respect to the discounted investment target. Finally, we extend the above results to time consistent behavioral portfolio selection for dynamic mean–variance formulation with a cone constraint.     

损失厌恶偏好与资产组合选择研究

在不确定性条件下,期望的不可计算性、行动结果比较的局限性以及投资个体选择的非理性使理性假定的选择理论脱离现实,因此重新探讨决策选择准则是必要的.以行为金融理论中不确定性状态下的有限理性与满意准则为依据,引入与满意准则一致且体现损失厌恶偏好的VaR作为风险指标,构建行为资产组合模型,在一种简单新颖的M-V模型的矩阵解法基础上,探寻了正态与部分非正态性假设下VaR-BPT模型的显性最优解或有效前沿,解决了现实中最优投资组合选择的可操作性难题,并在中国股票市场验证了正态性转换方法是处理非正态分布下资产组合选择问题的一种优秀方法.