本文關(guān)鍵詞：基于動(dòng)態(tài)前景效用的Alpha投資組合模型及實(shí)證研究

  更多相關(guān)文章： 前景理論 Alpha投資 Realized-GRACH模型 Copula函數(shù) 投資組合

【摘要】：經(jīng)過(guò)三十多年的改革開(kāi)放,我國(guó)的經(jīng)濟(jì)取得了巨大的成就。金融市場(chǎng)也日益完善,取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步,為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供了重要的金融支持。我國(guó)金融市場(chǎng)的發(fā)展也帶來(lái)金融機(jī)構(gòu)和金融中介的發(fā)展,這些金融機(jī)構(gòu)和金融中介為廣大投資者提供了有益的投資咨詢和風(fēng)險(xiǎn)管理服務(wù),在幫助投資者獲得財(cái)富增長(zhǎng),控制投資風(fēng)險(xiǎn)等方面起到了積極的作用。但是由于我國(guó)股票市場(chǎng)建立的時(shí)間并不長(zhǎng),市場(chǎng)制度還不完善,存在著諸多的問(wèn)題,投資者在投資過(guò)程中依然面臨較大的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。在這樣的情況下,構(gòu)建有效的投資模型幫助投資者在承擔(dān)一定風(fēng)險(xiǎn)的條件下獲得適當(dāng)?shù)氖找?具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。Markowitz提出了經(jīng)典的投資組合模型,討論了在收益和風(fēng)險(xiǎn)之間進(jìn)行權(quán)衡的投資組合理論。Sharp和Linter在投資組合理論的基礎(chǔ)上,按照一般均衡分析方法提出了資產(chǎn)定價(jià)模型(CAPM),指出資產(chǎn)的收益可以由市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子來(lái)解釋。但隨后的許多研究表明股票資產(chǎn)的收益很難單獨(dú)由市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子解釋,市場(chǎng)上存在著許多“價(jià)格異象”。投資者開(kāi)始研究各種投資方法,期望能獲得投資的超額收益。Jensen M C提出了詹森Alpha指標(biāo)來(lái)表示投資所獲得的超額收益水平,通過(guò)Alpha資產(chǎn)選擇來(lái)構(gòu)建投資組合的投資方法都可以統(tǒng)稱為Alpha投資方法。在我國(guó)股票市場(chǎng)上,如何構(gòu)建有效的Alpha投資組合模型,在控制投資風(fēng)險(xiǎn)條件下獲得超額收益,成為廣大投資機(jī)構(gòu)和投資者所期望解決的問(wèn)題,也是本文研究的主要問(wèn)題。具體包含以下三個(gè)部分:1、從公司價(jià)值角度,選取表示多個(gè)方面競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的公司價(jià)值指標(biāo),集成市場(chǎng)趨勢(shì)指標(biāo),建立基于多源信息集成的Alpha資產(chǎn)選擇標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)選擇。引入無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)一起構(gòu)建變權(quán)Alpha投資組合模型。采用融合高頻數(shù)據(jù)的Realized-GARCH模型來(lái)描述資產(chǎn)的非正態(tài)邊緣分布,利用Clayton-Copula函數(shù)表示資產(chǎn)之間非線性相關(guān)性,建立基于Realized-GARCH-Clayton-Copula函數(shù)的VaR模型表示變權(quán)Alpha投資組合模型風(fēng)險(xiǎn)約束。在靜態(tài)前景理論的基礎(chǔ)上引入投資者的動(dòng)態(tài)參照點(diǎn)和損失厭惡系數(shù),利用動(dòng)態(tài)前景效用來(lái)替代期望效用函數(shù),建立基于動(dòng)態(tài)前景效用的變權(quán)Alpha投資組合模型。利用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證,實(shí)證結(jié)果表明:依據(jù)基于多源信息集成的Alpha資產(chǎn)選擇標(biāo)準(zhǔn)選擇的資產(chǎn)能夠獲得超額收益�；趧�(dòng)態(tài)前景效用的變權(quán)Alpha投資組合模型,在控制風(fēng)險(xiǎn)條件下,具有獲取超額收益的優(yōu)勢(shì)。2、利用股指期貨代替無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)來(lái)控制Alpha投資組合的投資風(fēng)險(xiǎn),采用融合高頻數(shù)據(jù)的Realized-GARCH模型來(lái)描述組合資產(chǎn)的非正態(tài)邊緣分布,利用Clayton-Copula函數(shù)表示組合中資產(chǎn)之間的非線性相關(guān)結(jié)構(gòu),建立基于Realized-GARCH-Clayton-Copula函數(shù)的VaR模型來(lái)表示Alpha投資組合套期保值模型的風(fēng)險(xiǎn)約束。構(gòu)建基于動(dòng)態(tài)前景效用的Alpha投資組合保值模型。利用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證,實(shí)證結(jié)果表明:新構(gòu)建的投資組合套期保值模型效果更好,說(shuō)明金融衍生工具在控制投資風(fēng)險(xiǎn)方面更具有優(yōu)勢(shì)。3、應(yīng)用多策略集成投資方法改進(jìn)Alpha投資組合模型�？紤]到股指期貨的資產(chǎn)配置功能和保證金優(yōu)勢(shì),利用技術(shù)分析劃分市場(chǎng)狀態(tài),構(gòu)建考慮市場(chǎng)狀態(tài)轉(zhuǎn)化的可轉(zhuǎn)移Alpha投資策略。選擇Realized-GARCH模型來(lái)描述資產(chǎn)的非正態(tài)邊緣分布,利用考慮市場(chǎng)多個(gè)狀態(tài)的Mix-Copula函數(shù)估計(jì)多個(gè)資產(chǎn)復(fù)雜動(dòng)態(tài)相關(guān)性,建立基于Realized-GRACH-Mix-Copula函數(shù)的VaR模型表示投資組合的風(fēng)險(xiǎn)約束。建立基于動(dòng)態(tài)前景效用的多策略集成Alpha投資組合模型。利用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證,實(shí)證結(jié)果表明:基于動(dòng)態(tài)前景效用的多策略集成Alpha投資組合模型的效果更好,說(shuō)明多種金融衍生工具在投資組合中的靈活運(yùn)用,具有顯著的優(yōu)勢(shì)。
【關(guān)鍵詞】：前景理論 Alpha投資 Realized-GRACH模型 Copula函數(shù) 投資組合
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F224;F832.51
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABATRACT7-13
• 第一章 緒論13-24
• 1.1 研究背景13-15
• 1.2 問(wèn)題的提出和研究意義15-18
• 1.3 研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排18-21
• 1.4 研究方法和主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)21-24
• 1.4.1 研究方法21-22
• 1.4.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)22-24
• 第二章 相關(guān)理論介紹與文獻(xiàn)綜述24-42
• 2.1 前景理論24-28
• 2.1.1 前景理論24-26
• 2.1.2 動(dòng)態(tài)前景理論26-28
• 2.2 Alpha投資理論28-32
• 2.3 投資組合理論32-34
• 2.4 投資組合風(fēng)險(xiǎn)管理方法34-41
• 2.4.1 VaR風(fēng)險(xiǎn)管理方法34-35
• 2.4.2 資產(chǎn)波動(dòng)率35-37
• 2.4.3 資產(chǎn)相關(guān)性37-41
• 2.5 本章小結(jié)41-42
• 第三章 基于多源信息集成的Alpha資產(chǎn)選擇42-57
• 3.1 引言42-43
• 3.2 Alpha投資模型43-44
• 3.3 基于多源信息集成的Alpha資產(chǎn)選擇44-49
• 3.3.1 公司價(jià)值系數(shù)44-46
• 3.3.2 市場(chǎng)趨勢(shì)46-48
• 3.3.3 基于多源信息集成的Alpha資產(chǎn)選擇48-49
• 3.4 實(shí)證分析49-56
• 3.4.1 數(shù)據(jù)來(lái)源和樣本說(shuō)明49-50
• 3.4.2 估計(jì)方法50-51
• 3.4.3 實(shí)證結(jié)果51-56
• 3.5 本章小結(jié)56-57
• 第四章 基于動(dòng)態(tài)前景效用的變權(quán)Alpha投資組合模型57-81
• 4.1 引言57
• 4.2 投資組合模型57-59
• 4.3 變權(quán)Alpha投資組合模型59-61
• 4.3.1 Alpha投資組合59-60
• 4.3.2 變權(quán)Alpha投資組合60-61
• 4.4 變權(quán)Alpha投資組合風(fēng)險(xiǎn)約束61-66
• 4.4.1 VaR風(fēng)險(xiǎn)約束61-62
• 4.4.2 Realized-GARCH邊緣分布62-65
• 4.4.3 Clayton-Copula相關(guān)性65-66
• 4.5 基于動(dòng)態(tài)前景效用的變權(quán)Alpha投資組合模型66-69
• 4.5.1 動(dòng)態(tài)前景效用66-68
• 4.5.2 基于動(dòng)態(tài)前景效用函數(shù)的變權(quán)Alpha投資組合68-69
• 4.6 實(shí)證方法69-80
• 4.6.1 樣本選取及描述性統(tǒng)計(jì)69-70
• 4.6.2 估計(jì)方法70-72
• 4.6.3 實(shí)證結(jié)果72-77
• 4.6.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)77-80
• 4.7 本章小結(jié)80-81
• 第五章 基于動(dòng)態(tài)前景效用的Alpha投資組合套期保值模型81-97
• 5.1 引言81
• 5.2 套期保值模型81-82
• 5.3 基于動(dòng)態(tài)前景效用的套期保值模型82-84
• 5.4 基于動(dòng)態(tài)前景效用的Alpha投資組合套期保值模型84-86
• 5.5 實(shí)證分析86-96
• 5.5.1 樣本選取及描述性統(tǒng)計(jì)86-87
• 5.5.2 估計(jì)方法87-88
• 5.5.3 實(shí)證結(jié)果88-91
• 5.5.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)91-93
• 5.5.5 模型對(duì)比檢驗(yàn)93-96
• 5.6 本章小結(jié)96-97
• 第六章 基于動(dòng)態(tài)前景效用的多策略集成Alpha投資組合模型97-118
• 6.1 引言97-98
• 6.2 多策略集成Alpha投資組合模型98-104
• 6.2.1 可轉(zhuǎn)移Alpha投資策略98-99
• 6.2.2 市場(chǎng)趨勢(shì)判斷99-101
• 6.2.3 動(dòng)態(tài)Alpha投資組合風(fēng)險(xiǎn)約束101-104
• 6.3 基于動(dòng)態(tài)前景效用的多策略集成Alpha投資組合模型104-105
• 6.4 實(shí)證分析105-117
• 6.4.1 樣本選取及描述性統(tǒng)計(jì)105-106
• 6.4.2 估計(jì)方法106-107
• 6.4.3 實(shí)證結(jié)果107-112
• 6.4.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)112-116
• 6.4.5 模型對(duì)比檢驗(yàn)116-117
• 6.5 本章小結(jié)117-118
• 第七章 總結(jié)和展望118-121
• 7.1 全文總結(jié)118-119
• 7.2 研究展望119-121
• 致謝121-122
• 參考文獻(xiàn)122-133
• 攻讀博士學(xué)位期間取得的成果133-135

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本文編號(hào)：937838