CVaR风险度量方法及其在投资组合优化中的应用研究

论文摘要

现代投资组合理论的目的,是通过优化投资组合,达到在给定的收益水平下投资风险最小化,或者在给定的风险下使投资者的收益最大化,这里的投资组合风险主要指的是市场风险。因此,其核心问题就是对收益和风险的定量度量。相对收益的度量,对风险的度量尤为复杂和重要。本文正是以现代投资组合理论为基础,首先,重点阐述了风险度量的CVaR方法(条件在险价值)的概念,计算,性质等内容,同时还运用一致性风险度量标准等与方差类方法,VaR方法进行了比较,从理论上得出CVaR方法优于其它方法的结论。接着,在CVaR风险度量方法的基础上,建立了均值—CVaR投资组合优化模型,研究了其有效前沿,并就在收益率正态分布条件下与均值—方差模型进行了比较,得出了收益率正态分布条件下,均值—方差模型和均值—CVaR模型同解和具有相同形状的有效前沿的结论。再接下来,对均值—CVaR投资组合优化的参数以及约束条件进行了详尽的分析,包括置信度的选择对投模型的影响,以及交易成本约束对模型的影响,并针对长期投资决策,还建立一个简单的基于CVaR的动态投资组合优化模型。最后,通过从沪深两市选取8只股票组成投资组合进行了实证分析,统计特征分析反映它们的收益率都不是正态分布,在实证结果显示,均值—方差模型和均值—CVaR模型的解不同,而均值—CVaR模型的运用不需要假设收益率正态分布,因此其在我国股市适用性更强。实证结果还支持了,置信度选择的重要性,以及交易成本使得投资组合的收益率降低的现实情况。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景及意义
• 1.2 国内外文献综述
• 1.2.1 现代投资组合理论的研究概况
• 1.2.2 VaR风险度量方法及其在投资组合优化中的应用研究概况
• 1.2.3 CVaR风险度量方法及其在投资组合优化中的应用研究概况
• 1.3 本文的写作思路及创新之处
• 第二章 投资组合优化理论基础
• 2.1 现代投资组合优化问题研究的基本框架
• 2.2 投资组合收益率的度量
• 2.2.1 简单收益率
• 2.2.2 连续收益率
• 2.3 投资组合风险的度量
• 2.3.1 灵敏度方法和波动性方法
• 2.3.2 VaR风险度量方法概述
• 2.3.3 CVaR风险度量方法
• 2.3.4 投资组合中CVaR风险构成分析
• 2.3.5 一致性风险度量标准及VaR和CvaR的比较
• 2.4 均值—方差投资组合优化模型及均值—VaR投资组合优化模型概述
• 2.4.1 均值—方差投资组合优化模型
• 2.4.2 均值—VaR投资组合优化模型
• 第三章 基于CVaR风险度量方法的投资的组合优化模型
• 3.1 投资组合优化的均值—CVaR模型及其有效前沿
• 3.1.1 建立均值—CVaR投资组合优化模型
• 3.1.2 含交易成本的均值—CVaR投资组合优化模型
• 3.1.3 正态分布下均值—CVaR投资组合优化模型的边界和有效前沿
• 3.2 置信度对均值—CVaR投资组合优化模型边界和有效前沿的影响
• 3.2.1 置信度与CVaR的定性关系
• 3.2.2 置信度对均值——CVaR模型边界和有效前沿的影响
• 3.3 动态CVaR投资组合优化模型
• 第四章 均值—CVaR投资组合优化模型的实证研究
• 4.1 数据样本及统计特征分析
• 4.2 均值—方差模型与均值—CVaR模型的比较分析
• 4.2.1 同一预期收益率对应的各股权重比较
• 4.2.2 均值—方差模型与均值—CVaR模型有效前沿比较
• 4.3 置信度对均值—CVaR投资组合模型有效前沿的实证研究
• 4.4 交易成本对均值—CVaR投资组合模型有效前沿的实证研究
• 4.5 推进均值—CVaR投资组合模型在我国的应用
• 4.5.1 均值—CVaR投资组合优化模型在我国的应用面临的问题
• 4.5.2 我国运用CVaR进行投资组合优化的建议
• 第五章 研究结论与展望
• 参考文献
• 附录1 计算均值—CVaR模型的主要程序
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表论文及参加科研项目情况