本文關(guān)鍵詞：基于熵補償?shù)腂lack-Litterman模型的資產(chǎn)配置

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【摘要】：隨著我國金融市場體制的不斷健全與完善,以投資基金為主的機構(gòu)投資者逐漸壯大,以期貨、期權(quán)和其他衍生品為代表的新興資產(chǎn)頻頻推出。與此同時,業(yè)界頻現(xiàn)“資產(chǎn)荒”怪象,優(yōu)質(zhì)適宜的大類資產(chǎn)難尋。供需錯配背景下,資產(chǎn)配置愈發(fā)受到投資者尤其是機構(gòu)投資者的青睞。動態(tài)調(diào)整大類資產(chǎn)中的配置占比,進行組合投資管理顯得尤為重要。本文則試圖從理論研究和實證研究兩方面著手探討資產(chǎn)配置問題。借助對資產(chǎn)配置有關(guān)概念的介紹,對以均值一方差模型、資本資產(chǎn)定價模型、套利定價模型、有效市場理論及行為金融理論為主要代表的現(xiàn)代投資組合理論的梳理,提出本文所構(gòu)建的用于資產(chǎn)配置的Black-Litterman模型的基本框架。該模型采用Bayesian方法和逆最優(yōu)化理論,將投資者的主觀觀點融入到均衡資本市場中,便可求出后驗收益率向量和協(xié)方差矩陣。最后通過求解二次規(guī)劃問題,獲得最優(yōu)的資產(chǎn)配置權(quán)重�；贐lack-Litterman模型,采用時間序列AR-TGARCH模型和信息熵補償投資風險分析方法,構(gòu)建優(yōu)化后的投資組合。實證分析表明,該模型較之其他投資組合模型,能夠獲得更高的收益,具有更強的應(yīng)用性,為投資者的資產(chǎn)配置決策過程提供一個行之可鑒的思路。本文主要創(chuàng)新性工作體現(xiàn)在：第一,根據(jù)歷史數(shù)據(jù),利用AR-TGARCH模型預(yù)測收益率和波動率,作為模型的輸入變量,代替純粹意義上分析師的主觀決定,一定程度上解決了投資者觀點形成中缺乏數(shù)理嚴謹性弊端。第二,采用信息熵補償優(yōu)化投資風險,解決方差度量風險中的誤讀“偽風險”問題。第三,給出Black-Litterman模型中合成所獲得的后驗期望收益一種直觀解釋,并借助伍德伯里矩陣等式,給出了推導(dǎo)過程。
【關(guān)鍵詞】：熵補償 Black-Litterman模型 投資組合 AR-TGARCH 資產(chǎn)配置
【學位授予單位】：中國科學技術(shù)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F832.5;F224
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景與研究意義10-11
• 1.2 研究文獻綜述11-12
• 1.3 研究內(nèi)容、研究創(chuàng)新與技術(shù)路線12-16
• 1.3.1 研究內(nèi)容12-13
• 1.3.2 研究創(chuàng)新13-14
• 1.3.3 技術(shù)路線14-16
• 第2章 大類資產(chǎn)配置和現(xiàn)代投資組合理論16-32
• 2.1 大類資產(chǎn)配置16-20
• 2.1.1 資產(chǎn)配置的內(nèi)涵及重要性16-17
• 2.1.2 資產(chǎn)配置的分類17-20
• 2.1.3 資產(chǎn)配置的基本流程20
• 2.2 現(xiàn)代投資組合理論20-29
• 2.2.1 均值一方差模型20-24
• 2.2.2 資本資產(chǎn)定價模型24-26
• 2.2.3 套利定價模型26-27
• 2.2.4 有效市場理論27-29
• 2.2.5 行為金融理論29
• 2.3 投資組合理論內(nèi)在邏輯與發(fā)展新動態(tài)29-32
• 第3章 Black-Litterman資產(chǎn)配置模型32-46
• 3.1 Black-Littennan模型概述32-33
• 3.2 Black-Litterman模型框架及主要原理33-37
• 3.2.1 均衡風險收益和逆最優(yōu)化理論34-35
• 3.2.2 投資者觀點選擇35-36
• 3.2.3 Black-Litterman模型表達式36
• 3.2.4 后驗期望收益的一個直觀解釋及其推導(dǎo)36-37
• 3.3 Black-Litterman模型主要參數(shù)的具體設(shè)置37-43
• 3.3.1 投資者觀點38-42
• 3.3.2 比例系數(shù)r42-43
• 3.4 Black-Litterman模型的缺陷與量化投資思想43-46
• 第4章 AR-TGARCH及熵補償優(yōu)化投資風險46-56
• 4.1 GARCH族模型簡介46-50
• 4.1.1 ARCH模型47
• 4.1.2 GARCH模型47-48
• 4.1.3 GARCH-M模型48-49
• 4.1.4 GARCH模型的缺陷及其拓展模型49-50
• 4.2 信息熵補償優(yōu)化投資風險50-53
• 4.2.1 熵的起源與應(yīng)用領(lǐng)域50-51
• 4.2.2 信息熵的分類及其數(shù)學性質(zhì)51-52
• 4.2.3 方差和信息熵在投資風險度量中的價值比較52-53
• 4.3 量化指導(dǎo)下獲得資產(chǎn)配置權(quán)重53-56
• 4.3.1 量化指導(dǎo)下的資產(chǎn)配置框架53-54
• 4.3.2 資產(chǎn)配置的具體建模步驟54-56
• 第5章 實證分析56-62
• 5.1 樣本數(shù)據(jù)選擇56-57
• 5.2 基于AR-TGARCH模型預(yù)測觀點57-58
• 5.3 各策略下的結(jié)果比較58-62
• 第6章 結(jié)論與展望62-64
• 6.1 研究結(jié)論62
• 6.2 研究局限性與展望62-64
• 參考文獻64-66
• 致謝66-68
• 在讀期間發(fā)表的學術(shù)論文與取得的其他研究成果68

【參考文獻】

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本文編號：598455