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基于分位數(shù)回歸的組合投資決策及績效評價

發(fā)布時間:2017-06-01 12:10

  本文關(guān)鍵詞:基于分位數(shù)回歸的組合投資決策及績效評價,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:自Markowitz提出均值-方差分析框架以來,開創(chuàng)了金融定量分析的先河,標(biāo)志著現(xiàn)代組合投資理論的開端。在此基礎(chǔ)上,組合投資決策理論與方法研究取得了巨大進展,為分散化投資降低金融風(fēng)險提供了理論依據(jù)與決策支持。本文就組合投資決策問題開展了兩個方面的研究工作。基于分位數(shù)回歸進行VaR風(fēng)險組合投資分析,并給出其求解方法。論證了VaR與分位數(shù)之間的等價關(guān)系:置信水平100(1-α)%下VaR恰為收益序列分布函數(shù)的a分位數(shù)的相反數(shù)。將均值-VaR模型的求解過程轉(zhuǎn)化為一個分位數(shù)回歸問題,從而避免復(fù)雜的凸規(guī)劃求解過程。為了實證檢驗?zāi)P偷挠行?從滬深300指數(shù)中選取60只成份股票,將基于分位數(shù)回歸的VaR風(fēng)險組合投資模型與方差風(fēng)險組合投資模型就風(fēng)險、績效、尾部特征、有效前沿和風(fēng)險值核密度估計等方面進行了實證比較。實證結(jié)果表明,基于分位數(shù)回歸的VaR風(fēng)險組合投資模型能使投資者承擔(dān)較小的尾部風(fēng)險,且能更好地分散VaR風(fēng)險,適合于尾部風(fēng)險管理,因而更具有實際意義;贚ASSO分位數(shù)回歸給出了組合投資選擇方案,解決了組合投資決策中的績效評價問題。LASSO分位數(shù)回歸是LASSO方法與分位數(shù)回歸方法的結(jié)合,具有兩個方面的優(yōu)勢:一方面,通過LASSO變量選擇功能,能夠識別出在不同分位點處重要的風(fēng)險因子;另一方面,通過分位數(shù)回歸,能夠細致考慮在不同分位點處風(fēng)險與收益關(guān)系。將LASSO分位數(shù)回歸應(yīng)用于組合投資決策中,采用對沖基金策略指數(shù)和Fama-French三因子、中信標(biāo)普風(fēng)格指數(shù)和債券指數(shù)進行組合投資分析,并與經(jīng)典的組合投資決策模型(等權(quán)組合投資、均值-方差模型、均值回歸模型)進行比較,主要包括風(fēng)格識別、績效評價和投資決策等三個方面。實證結(jié)果表明,基于LASSO分位數(shù)回歸,本文提出的投資績效評價方法最為有效,其得到的組合投資方案能夠獲得最佳的風(fēng)險調(diào)整收益。本文的研究工作,主要將組合投資理論與基于分位數(shù)回歸的風(fēng)險測度和績效評價方法相結(jié)合,為組合投資決策分析提供了新的思路,有助于組合投資研究工作的進一步發(fā)展。同時,本文從投資者的投資偏好出發(fā),以進行風(fēng)險管理和獲得較優(yōu)的績效評價結(jié)果為目標(biāo),對于投資管理者的投資實踐具有較好的指導(dǎo)作用。
【關(guān)鍵詞】:組合投資 績效評價 VaR組合投資模型 分位數(shù)回歸 LASSO分位數(shù)回歸
【學(xué)位授予單位】:合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:F830.59;F224
【目錄】:
  • 致謝7-8
  • 摘要8-9
  • ABSTRACT9-15
  • 第一章 導(dǎo)論15-21
  • 1.1 選題背景及意義15-16
  • 1.1.1 選題背景15-16
  • 1.1.2 選題意義16
  • 1.2 研究現(xiàn)狀16-18
  • 1.2.1 VaR風(fēng)險測度研究現(xiàn)狀16-17
  • 1.2.2 績效評價研究現(xiàn)狀17-18
  • 1.3 主要創(chuàng)新18-19
  • 1.4 研究方法及內(nèi)容結(jié)構(gòu)安排19-21
  • 1.4.1 研究方法19
  • 1.4.2 內(nèi)容結(jié)構(gòu)安排19-21
  • 第二章 組合投資決策與績效評價21-25
  • 2.1 組合投資決策理論與方法21-23
  • 2.1.1 組合投資理論研究進展21
  • 2.1.2 方差風(fēng)險組合投資模型21-22
  • 2.1.3 VaR風(fēng)險組合投資模型22-23
  • 2.2 組合投資績效評價方法23-25
  • 2.2.1 Jensen alpha指數(shù)23
  • 2.2.2 夏普比率23
  • 2.2.3 特雷諾比率23-24
  • 2.2.4 索提諾比率24-25
  • 第三章 分位數(shù)回歸理論與方法25-31
  • 3.1 一般分位數(shù)回歸25-29
  • 3.1.1 模型表示25-26
  • 3.1.2 模型估計26
  • 3.1.3 模型檢驗26-29
  • 3.2 LASSO分位數(shù)回歸29-31
  • 3.2.1 模型表示29
  • 3.2.2 模型求解29-30
  • 3.2.3 變量選擇30-31
  • 第四章 基于分位數(shù)回歸的VaR風(fēng)險組合投資分析31-38
  • 4.1 分位數(shù)與尾部風(fēng)險測度(VaR)31
  • 4.2 分位數(shù)回歸與VaR風(fēng)險組合投資模型31-32
  • 4.3 基于分位數(shù)回歸的VaR風(fēng)險組合投資模型求解32
  • 4.4 實證研究32-37
  • 4.4.1 數(shù)據(jù)選取32
  • 4.4.2 描述性統(tǒng)計32-33
  • 4.4.3 組合投資分析33-37
  • 4.5 結(jié)論37-38
  • 第五章 基于LASSO分位數(shù)回歸的組合投資績效評價38-58
  • 5.1 對沖基金風(fēng)格的均值回歸分析38-39
  • 5.1.1 均值回歸模型構(gòu)建38
  • 5.1.2 均值回歸模型估計與變量選擇38-39
  • 5.2 對沖基金風(fēng)格的分位數(shù)回歸分析39-40
  • 5.2.1 分位數(shù)回歸模型構(gòu)建39
  • 5.2.2 分位數(shù)回歸模型估計與變量選擇39-40
  • 5.3 對沖基金風(fēng)格組合投資選擇方法40-41
  • 5.3.1 單個對沖基金風(fēng)格績效評價40-41
  • 5.3.2 組合對沖基金風(fēng)格績效評價41
  • 5.4 實證研究41-49
  • 5.4.1 數(shù)據(jù)選取與描述41-43
  • 5.4.2 組合投資風(fēng)格識別43-46
  • 5.4.3 組合投資績效評價46
  • 5.4.4 組合投資決策46-49
  • 5.5 穩(wěn)健性檢驗49-57
  • 5.5.1 不同參數(shù)取值的影響49-50
  • 5.5.2 不同極端收益的影響50-57
  • 5.6 結(jié)論57-58
  • 第六章 總結(jié)與展望58-60
  • 6.1 總結(jié)58-59
  • 6.2 展望59-60
  • 6.2.1 CvaR風(fēng)險組合投資模型59
  • 6.2.2 組合投資LASSO分位數(shù)回歸59-60
  • 參考文獻60-64
  • 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動及成果情況64

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王新宇;趙紹娟;;基于分位數(shù)回歸模型的滬深股市風(fēng)險測量研究[J];中國礦業(yè)大學(xué)學(xué)報;2008年03期

2 解棟棟;;服務(wù)業(yè)發(fā)展與人均收入的關(guān)系:基于分位數(shù)回歸的實證研究[J];當(dāng)代財經(jīng);2009年08期

3 盧荻千;;基于分位數(shù)回歸的凈資產(chǎn)收益率研究——來自2008年我國上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)[J];金融經(jīng)濟;2009年20期

4 蘇h椒

本文編號:412561


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