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基于CVaR的组合优化模型及实证比较研究

作　者: 安国强
导　师: 詹原瑞
学　校: 天津大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 风险价值(VaR) 条件风险价值(CVaR) Monte Carlo模拟组合优化有效前沿
分类号: F830.91
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 322次
引　用: 3次
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内容摘要

研究证券投资组合的风险度量和组合优化的理论与方法,对控制金融风险、稳定金融秩序具有十分重要的意义。本文展开的研究是在Markowitz投资组合优化理论的框架下进行的,在此框架下,首先从组合选择的收益、风险和策略三大角度简要介绍了现代投资组合的理论基础。之后重点研究了现代投资组合中的重点和难点?风险的量度,系统分析了VaR风险量度的分析方法、历史模拟法和Monte Carlo模拟方法,并比较了他们各自的优缺点和适用情况。由于VaR并非一致性风险度量方法及其算法比较复杂,Uryasev与Rockafellar等人提出了用条件VaR (CVaR)来改进VaR。本文深入分析了VaR和CVaR之间的联系,深入研究了CVaR的两大类度量方法:线性规划法和极值理论。在此基础上,本文重点研究了基于VaR和CVaR的投资组合优化模型,利用几何方法解决了基于VaR约束的均值-方差模型,并建立了均值-VaR模型和可以转化为线性规划的均值- CVaR模型。最后,借助于Matlab和Excel软件,本文采用实证比较研究的方法创造性地考察了均值-方差模型、均值-VaR模型和均值-CVaR模型的最优投资组合和有效前沿,得出了均值-CVaR模型不仅具有更好的理论特性,还相对于其他模型更加适合于我国的股票市场,具有重要的现实意义。在研究过程中还提出了将简单回报和对数回报相结合的方法并利用Monte Carlo模拟法来模拟和预测组合收益率。随后系统研究了置信水平、交易成本和资本限额等约束条件对均值-CVaR组合优化模型有效前沿的影响。本文是国家自然科学基金资助项目《一致性风险度量在信用风险的度量与管理中的理论与应用研究》(No.70573076)和高等学校博士点专项科研基金资助项目《一致性风险量度的理论与应用研究》(No.20050056057)的组成部分。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章综述  7-11
  1.1 研究背景及意义  7-8
  1.2 国内外研究现状  8-10
  1.3 本文的写作思路和主要内容  10-11
第二章投资组合理论基础  11-20
  2.1 收益率的度量  11-12
  2.2 金融风险的度量  12-18
    2.2.1 一致性风险度量  12-14
    2.2.2 常用的金融风险度量方法  14-18
  2.3 投资组合管理理论  18-20
    2.3.1 投资组合管理的基本过程  18-19
    2.3.2 投资组合策略  19-20
第三章 VaR及CVaR风险度量理论方法  20-29
  3.1 VaR方法  20-24
    3.1.1 VaR的概念  20
    3.1.2 VaR的计算  20-24
    3.1.3 VaR计算方法的比较评价  24
  3.2 CVaR方法  24-29
    3.2.1 CVaR的概念  24-25
    3.2.2 VaR与CVaR间的关系  25-26
    3.2.3 CVaR的计算  26-29
第四章基于VaR、CVaR约束的投资组合模型  29-39
  4.1 传统的投资组合优化模型  29-32
    4.1.1 期望效用模型  29-30
    4.1.2 均值-方差模型及其发展  30
    4.1.3 均值-方差-偏度模型  30-31
    4.1.4 随机优势(Stochastic Dominance)模型  31
    4.1.5 安全首要方法  31-32
  4.2 基于VaR约束的投资组合优化模型  32-36
    4.2.1 均值-VaR组合优化模型  32-33
    4.2.2 VaR约束下的均值-方差组合优化模型  33-36
  4.3 基于CVaR约束的投资组合优化模型  36-39
第五章基于VaR、CVaR约束的组合优化实证对比研究  39-48
  5.1 样本采集与数据处理  39-40
  5.2 三大模型有效前沿的比较  40-44
  5.3 各种约束条件对均值-CVaR优化模型有效前沿的影响研究  44-48
    5.3.1 置信水平对CVaR有效前沿的影响  44-46
    5.3.2 交易成本对CVaR模型有效前沿的影响  46-47
    5.3.3 资本限额约束对CVaR模型有效前沿的影响  47-48
结束语  48-50
参考文献  50-53
发表论文和参加科研情况说明  53-54
致谢  54-56
附录  56-57

基于CVaR的组合优化模型及实证比较研究

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