【摘要】：本文對(duì)多階段金融資產(chǎn)配置問(wèn)題中的情景生成問(wèn)題進(jìn)行研究,設(shè)計(jì)了基于上下限的二叉樹(shù)情景生成法、基于矩匹配的二叉樹(shù)情景生成法、基于聚類分析的二叉樹(shù)情景生成法以及適合于多經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的二叉樹(shù)情景生成方法,提出改進(jìn)的情景分層隨機(jī)提取法。以我國(guó)經(jīng)濟(jì)環(huán)境為依托,考慮未來(lái)的不確定性,對(duì)滬深300指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)安信基金多階段資產(chǎn)配置進(jìn)行研究。將本文設(shè)計(jì)的三種二叉樹(shù)情景生成方法得到的滬深300指數(shù)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值進(jìn)行比較,將應(yīng)用改進(jìn)的情景分層隨機(jī)提取法與Kim的情景分層隨機(jī)提取法得到的結(jié)果進(jìn)行比較。論文的研究主要包括： 第一,綜述國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于情景生成的相關(guān)文獻(xiàn)。 第二,設(shè)計(jì)多種二叉樹(shù)情景生成方法,包括基于上下限的二叉樹(shù)情景生成法、基于矩匹配的二叉樹(shù)情景生成法、基于聚類分析的二叉樹(shù)情景生成法以及多經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的二叉樹(shù)情景生成方法。 第三,在Kim的情景分層隨機(jī)提取法基礎(chǔ)上,提出改進(jìn)的情景分層法。 第四,將設(shè)計(jì)的情景生成法和情景分層隨機(jī)提取法應(yīng)用到實(shí)際的預(yù)測(cè)與決策中進(jìn)行應(yīng)用研究。首先對(duì)三階段滬深300指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),然后以安信基金為對(duì)象對(duì)基金多階段資產(chǎn)配置問(wèn)題進(jìn)行實(shí)證研究。
【圖文】：

通過(guò)向量自回歸模型，可以直接得到每一時(shí)刻各資產(chǎn)的估計(jì)收益率。但是由向量自回歸模型得到的連續(xù)收益率不能夠很好的刻畫波動(dòng)性很大的實(shí)際收益率，比如股票的收益率。圖3.2是1994年三季度到2006年1季度上證綜指的實(shí)際季度收益率和生成季度收益率的比較。其中較平緩的曲線是由模型得到的收益，，較陡峭的曲線是實(shí)際收益。可看出，模型生成的預(yù)測(cè)收益無(wú)法模擬現(xiàn)實(shí)波動(dòng)較大的證券市場(chǎng)收益，因此如果模擬一個(gè)收益范圍，并且實(shí)際收益包含在這個(gè)范圍內(nèi)，那么從范圍中隨機(jī)提取數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)值比由向量自回歸模型直接得到預(yù)測(cè)值更有可能符合實(shí)際。

圖4.1預(yù)測(cè)指數(shù)與實(shí)際指數(shù)比較圖 F19.4.1ComPareoftheforeeastindexandtherealindex通過(guò)圖4.1所示，可以直觀的看到對(duì)于第一期的情景預(yù)測(cè)，這幾種方法都一定程度上近似于實(shí)際指數(shù)，但是從第二期開(kāi)始上下限取情景法對(duì)于指數(shù)的預(yù)測(cè)更有優(yōu)勢(shì)，對(duì)于第三期指數(shù)預(yù)測(cè)，上下限取情景法有67%的點(diǎn)比較接近實(shí)際指數(shù)。因此，對(duì)于單經(jīng)濟(jì)指標(biāo)多階段的情景預(yù)測(cè)，應(yīng)用上下限生成二叉樹(shù)情景優(yōu)于應(yīng)用矩匹配生成二叉樹(shù)情景和應(yīng)用聚類分析生成二叉樹(shù)情景。4.2情景生成在基金資產(chǎn)配置中的應(yīng)用4.2.1建立資產(chǎn)收益向量自回歸模型采用1993年第一季度到2006年第一季度的存款季度連續(xù)收益率、國(guó)債季度連續(xù)收益率和股票季度連續(xù)收益率數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù))對(duì)式 3.1和式 3.2進(jìn)行估計(jì)。對(duì)于季度數(shù)據(jù)，滯后期往往取4或者8[68]，令滯后期為4
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：F224;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2601682