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基于两种协方差矩阵调整方法的投资组合构建与绩效分析

作　者: 高泽伟
导　师: 丁邦俊
学　校: 华东师范大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 投资组合均值方差模型特征调整 L1约束稀疏性夏普比
分类号:
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 16次
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内容摘要

随着我国金融市场的日益完善,投资者尤其是机构投资者们越来越关注投资组合的风险管理,投资组合的理念被越来越多的投资者所熟知,对投资组合的研究也越来越深入。现代投资组合理论的先驱Markowitz提出了均值方差模型,但该模型在求解最优投资组合时却面临误差累计、模型不稳定等一系列问题。调整模型输入的协方差矩阵是解决这些问题的关键。本文介绍了解决这些问题的两种协方差矩阵调整方法。用传统方法得到的样本协方差矩阵往往倾向于低估最优投资组合的风险,本文定义了偏差统计量来刻画这种低估效应,猜测这种估计偏差很可能与协方差矩阵的特征因子有关,并通过数值模拟的方法准确而稳定地估计出这种偏差。在此基础上,我们用估计偏差对协方差矩阵作调整,得到特征调整的协方差矩阵。本文的研究结果表明,特征调整的协方差矩阵不仅克服了传统样本协方差矩阵在估计最优投资组合风险时的低估问题,还能够有效降低投资组合的样本外风险。在求解传统的均值方差模型时,对组合权重向量施加L1约束之后得到的最优投资组合具有稀疏性和稳定性。本文阐述了L1约束的理论基础,介绍了求解带约束的均值方差模型的算法,并用实际金融数据展示了组合的稀疏性和稳定性。最后,本文基于两种协方差矩阵调整方法用29个中信行业指数构建了5个投资组合。我们分析了5个投资组合自2005年6月至2013年6月的年化收益、风险和夏普比率,并与同一时期上证综指和深证成指的表现作比较,发现根据两种调整方法构建的投资组合在所考察的时间段内均取得了优于对照组合的业绩。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-9
第一章绪论  9-15
  第一节选题背景及意义  9-10
  第二节国内外研究现状  10-14
  第三节创新点和结构安排  14-15
第二章现代投资组合理论  15-22
  第一节理论模型介绍  15-18
  第二节偏差统计量  18-20
  第三节夏普比  20-22
第三章特征因子风险调整方法  22-39
  第一节基本概念和理论方法  24-28
  第二节数值模拟和结果分析  28-39
第四章 L_1调整方法  39-46
  第一节 L_1调整的概念和性质  40-43
  第二节 L_1调整的优化算法  43-44
  第三节稀疏稳定的投资组合  44-46
第五章基于A股市场的投资组合构建及表现分析  46-54
  第一节数据说明  46-47
  第二节投资组合构建  47-48
  第三节组合表现分析  48-54
第六章总结与展望  54-56
  第一节本文总结  54
  第二节本文评价  54-55
  第三节研究展望  55-56
参考文献  56-59
附录  59-60
  附录A 29个中信行业指数列表  59-60
致谢  60

基于两种协方差矩阵调整方法的投资组合构建与绩效分析

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