存在相关性风险的资产组合策略研究

论文摘要

资产配置策略在理论和金融实践中都具有重要的意义。然而，经典的金融模型都是假定金融市场是完美的，认为相关系数是固定的或者是时间的确定性函数，没有考虑相关性风险，而现实中，各种市场之间的相关性是变化的，相关结构存在不对称特征，即收益率之间的相关性在市场下跌阶段大于市场上涨阶段，尤其在金融危机发生时，市场之间的相关性达到高峰，使得投资组合的风险骤然上升，无法发挥其分散风险的作用。可见，没有考虑相关性风险的资产配置策略是次优。如果在资产组合策略中纳入相关性的变化，那么最优投资组合将包括对冲相关性意外变化的头寸，从而规避风险。与传统金融理论基于完全市场条件下的组合选择不同，本文研究纳入相关性风险的资产组合策略。本文通过包含左尾和右尾相关性的Copula函数刻画金融市场间不对称的尾部相关性，运用GARCH模型分析市场收益率的波动性，通过GED分布刻画收益率分布的尖峰厚尾特征。在此基础上引入CVaR作为优化目标，结合历史数据和MonteCarlo模拟方法分析市场未来的收益率情形，通过线性规划求出存在相关性风险的资产组合策略。进一步的，本文选取恒生指数和上证指数2007年10月31日至2010年6月30日期间的对数收益率进行实证分析，研究相关性风险对资产组合有效前沿的影响，分析纳入相关性风险的资产组合策略能否提高投资组合的表现，探讨相关性与投资组合策略的关系。研究结果表明：在收益一定的情况下忽略上尾相关性会高估投资组合的风险；当预期收益较低时，忽略下尾相关性会低估投资组合的风险，当预期收益较高时，忽略下尾相关性则会高估投资组合的风险；量化并有效控制不对称的尾部相关性能够改善资产组合的表现，忽略下尾或上尾相关性均会使投资组合遭受极端的负收益；与忽略相关性风险的投资组合策略相比，当市场间下尾相关性增强，上尾相关性降低时，纳入不对称相关性风险的投资策略将相对加大在上证市场的配置比例；相反的，当市场间的下尾相关性降低，上尾相关性增强时，纳入不对称相关性风险的投资策略将相对减少在上证市场的配置比例。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 一、 选题背景及意义
• 二、 文献综述
• （一） 国外研究现状回顾
• （二） 国内研究现状回顾
• 三、 研究内容、研究路线及创新点
• 第二章 理论基础
• 一、 Copula 理论
• （一） Copula 函数的定义及 Sklar 定理
• （二） 条件 Copula 函数
• （三） 基于 Copula 函数的相关性测度
• （四） Copula 函数及其相关性分析
• 二、 基于 CVaR 的资产组合选择模型
• （一） 资产组合选择的均值-方差模型
• （二） 资产组合选择的均值-CVaR 模型
• 第三章 存在相关性风险的资产组合策略模型研究
• 一、 基于 Copula 函数的联合分布
• （一） 边缘分布的确定
• （二） Copula 函数的选择
• （三） 二元 Copula-GARCH-GED 模型
• 二、 基于 Copula 函数的均值-CVaR 模型
• 三、 模型的数值求解
• 第四章 金融市场间相关性风险的实证分析及模型的参数估计
• 一、 描述性统计
• 二、 Copula 模型的参数估计
• （一） 边缘分布的参数估计和检验评价
• （二） Copula 函数的参数估计
• 第五章 存在相关性风险的资产组合策略
• 一、 尾部相关性对资产组合有效前沿的影响
• 二、 尾部相关性对资产组合表现的影响
• 三、 存在相关性风险的资产组合策略
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历及在学期间的研究成果