金融市场条件高阶矩风险与动态组合投资

针对传统组合投资理论没有考虑高阶矩风险和静态处理问题两大缺陷,提出多元GARCHSK模型用于衡量时变的高阶矩风险,基于效用函数的Taylor展开推导出带有高阶矩风险的动态组合投资策略,并利用遗传算法进行求解。实证研究表明,中国股市不仅存在高阶矩风险,而且风险具有时变特征;为防范高阶矩风险,投资者需要动态地修正他的资产配置权重。     

基于半定规划松弛的高阶投资组合优化研究

以最小化峰度为例研究了具有高阶目标函数的投资组合优化问题.针对目标函数的高阶性与非凸性所带来的投资组合优化模型求解困难,根据Lasserre和Waki的研究成果,提出高阶投资组合优化模型的半定规划松弛算法;并从理论上推导得到最小化峰度的投资组合优化模型的有效前沿.最后通过实证分析,验证了理论推导得到的有效前沿,进而说明了半定规划松弛算法求解高阶投资组合优化问题的有效性.     

基于时变高阶矩波动模型的 VaR 与 ES 度量

金融波动性建模经历了从常数高阶矩到时变高阶矩的发展历程． 文章扩展了现有的针对时变高阶矩波动模型风险测度效果的研究: 首先,以沪深 300 指数和其它世界股市若干重要指数为例,通过采用“从简单模型到复杂模型”的估计步骤,实现对时变高阶矩波动模型的估计,进而运用 Gram-Charlier 扩展分布获得对 VaR( value-at-risk) 和 ES( excepted shortfall) 两种不同风险测度的计算值; 然后,分别利用非条件覆盖检验( unconditional coverage test) 和基于自举法( Bootstrap) 的后验分析方法,实证对比了时变高阶矩和常数高阶矩两类模型的适用范围和精确程度．研究结果表明: 就所考察的若干指数样本而言,时变高阶矩模型不仅能够较好地刻画金融价格波动的整体动力学特征,并且总体来讲,在市场风险测度准确性方面也要优于常数高阶矩波动模型．     

基于时变高阶矩波动模型的VaR与ES度量

金融波动性建模经历了从常数高阶矩到时变高阶矩的发展历程.文章扩展了现有的针对时变高阶矩波动模型风险测度效果的研究:首先,以沪深300指数和其它世界股市若干重要指数为例,通过采用“从简单模型到复杂模型”的估计步骤,实现对时变高阶矩波动模型的估计,进而运用Gram-Charlier扩展分布获得对VaR(value-at-risk)和ES(excepted shortfall)两种不同风险测度的计算值;然后,分别利用非条件覆盖检验(unconditional coverage test)和基于自举法(Bootstrap)的后验分析方法,实证对比了时变高阶矩和常数高阶矩两类模型的适用范围和精确程度.研究结果表明:就所考察的若干指数样本而言,时变高阶矩模型不仅能够较好地刻画金融价格波动的整体动力学特征,并且总体来讲,在市场风险测度准确性方面也要优于常数高阶矩波动模型.     

股市涨跌预测与量化投资策略:基于时变矩成分分析

利用时变矩成分分析提取高阶矩吸收率,改进基于阈值的高阶矩因子个数选择方法,提出基于元素值的联合矩成分分析权重设定,构造了一种基于股票市场高阶矩相关结构的量化投资策略。研究表明,基于矩成分吸收率的投资策略能够对股市涨跌做出有效预测,对于股市的重大系统风险尤为敏感,在熊市中也有良好表现;基于单因子吸收率、累积三因子吸收率和赫芬达尔吸收率的高阶矩投资策略优于二阶矩吸收率投资策略,而三阶矩单因子吸收率投资策略最优,基于元素值权重的投资策略优于基于元素个数权重的投资策略;量化投资策略具有参数稳健性,且可通过优化高阶矩的时变结构对投资效果进行优化。     

基于小波-高阶矩模型的投资组合策略——以国际原油市场为例

考虑到投资者异质性特征,将极大重叠离散小波变换方法与高阶矩投资组合框架相结合,提出小波-高阶矩投资组合模型,在此基础上提出频域视角下的高频尺度集成方案和时-频域视角下的全尺度集成方案,并遴选出合适的风险偏好特征改进模型,最后进行稳定性检验。基于国际原油市场数据,样本外检验结果表明:相较于对照组,大部分的小波-高阶矩投资组合策略均取得了更优的投资效果,其中集成部分表现最佳,且高频尺度集成方案侧重于提升收益,而全尺度集成方案侧重于降低波动;通过选择合适偏好高阶矩风险的特征,将会明显改善原始小波-高阶矩投资组合策略,且对两个集成方案改良效果最显著;稳健性检验证实了以上结论。     

基于高阶矩波动和Copula函数的相依性模型及其应用

本文提出了基于高阶矩波动的相依结构模型:Copula-NAGARCHSK-M模型。考虑资产的时变条件方差风险、条件偏度风险和条件峰度风险对边缘分布的影响,应用模型研究了上证综指和深证成指对数收益率之间、条件方差之间、条件偏度之间和条件峰度之间的相依结构。发现两股票市场的指数对数收益率之间、条件方差之间和条件峰度之间有相似的相依结构,而条件偏度之间的相依结构则是负方向的相似。     

基于时变高阶矩模型的贵金属市场风险测度研究

以黄金为代表的贵金属及其金融衍生品的交易量不断增长,逐渐成为与股票和债券平行的投资和避险工具,但关于贵金属市场风险测度的研究却比较缺乏.以上海和伦敦市场的黄金和白银交易价格为样本,基于常数高阶矩模型和时变高阶矩模型建立风险测度模型,计算出不同模型的风险价值和预期损失;采用严谨的后验分析方法,在多头和空头两种头寸共10种分位数水平下对不同模型的风险测度精确性进行后验分析.研究结果表明,在测度风险价值时,时变高阶矩模型的风险测度精确性略优于常数高阶矩模型,带有杠杠效应的时变高阶矩模型优于不带杠杆效应的时变高阶矩模型;综合对比分析不同风险测度模型的后验分析结果可知,对于准确测度贵金属市场的风险,GJR-GARCHSK模型是一个相对合理的选择.     

基于时变相关系数的动态投资组合策略

在金融市场中个股收益率之间具有高度相关性,这种相关性的强弱程度随时间变化而改变.采用基于高频数据的已实现协方差刻画个股收益率间的相关性时变特征,真实反映投资组合中个股收益率间的相关情况,通过GARCH模型把投资组合的各期收益率的方差有效地连接起来,建立收益率方差之间的递推关系,从中分离出持续方差,构建总持续方差,进而把总持续方差作为二次规划模型的目标函数建立在控制风险扩散意义下的动态投资组合模型,求得该模型的解析解.实证结果表明,时变相关系数的引入将投资组合收益率在负半轴的波动幅度控制在较小的范围,说明基于时变相关系数建立的动态投资组合模型对控制风险的扩散具有实践意义.     

动态金融高阶矩建模:基于Generalized-t分布和Gram-Charlier展开分布的比较研究

动态时变高阶矩是金融收益率的一个重要特征。本文对比研究了主流的Generalized-t分布(GT)和Gram Charlier Expansion分布(GCE)在GJRGARCH模型下对动态高阶矩的拟合能力和Value-at-Risk的预测能力。基于2005-2014美国标普500股指和中国沪深300股指日收益率的实证结果显示,收益率的条件高阶矩存在显著的时变性和持续性,其中偏度参数的持续性参数达到0.9以上。从各种统计指标综合来看,这两种方法都具有较好的实证表现。尽管GCE分布具有某些高阶矩建模的便利性,GT分布的实证拟合能力更强,对极端概率Value-at-Risk的样本外预测也更加准确。     

基于下偏矩风险的行为投资组合模型研究

基于下偏矩风险测度,提出了LBPT行为投资组合模型.LBPT模型在风险测度指标、假.设应用前提和决策考虑因素等方面不同于BPT模型,体现出投资者既追求最低保障又追求一朝大富的决策心理.此外还讨论了模型参数B的含义和取值,并对单心理账户模型(LBPT-SA)进行转换得到了线性规划形式.与BPT-SA模型不同的是,投资实例表明无论在高期望水平还是低期望水平上LBPT-SA模型的有效前沿都与均值--方差模型有效前沿相似.LBPT模型的显著优点是可转化为线性规划模型并应用于实际投资组合中.     

北上资金、百度指数与股市关联性的时频域研究——基于协高阶矩视角

为准确考察经由陆股通的资金量与投资者关注度对股市的影响,并兼顾股市时频域特征,将EEMD与高阶矩波动模型相结合,分别构建三个频率尺度下股市收益率、北上资金与百度指数的三元GARCHSK模型,基于时变协高阶矩视角对模型所得结果进行对比分析。结果表明：北上资金及投资者关注度均与内地股市存在时变关联关系;协高阶矩逐步成为内地股市与北上资金风险传染与波动关联的重要途径,且关联性逐步提高,而投资者关注度与内地股市的关联途径较少,关联关系存在较大不确定性;内地股市的短期均值与方差变动更多地取决于北上资金量,长期非对称性、极端风险概率的变动则与投资者对相关信息的关注程度存在更为显著的关联。本文从不同频率尺度探讨北上资金、投资者关注度与内地股市的协高阶矩关联途径与时变互动关系,为后续互通机制的政策效应研究提供了更为全面的角度和思路。     

基于半离差风险收益的投资组合管理优化模型研究

本文在对投资组合管理理论分析的基础上,利用半离差法计算组合投资的风险与收益,克服了H. Markowitz提出的均值一方差模型研究的不足以及半方差模型的烦琐,提出了基于半离差风险收益的多目标优化模型;假设投资组合一般包括三种资产形式:股票、债券、现金。引进了机会成本概念在投资选择中的重要性,更加符合我国投资者的实际,便于操作,这为证券投资组合优化提供了一种新的方法,并有一定的参考借鉴价值。     

限制性卖空的均值-半绝对偏差投资组合模型及其旋转算法研究

本文提出了限制性卖空的均值-半绝对偏差投资组合模型,通过变量替换将该模型转变为一般线性规划问题,从而运用线性规划的旋转算法进行求解。最后,文章以一个具体的算例验证了该算法的有效性,并证明将限制性卖空引入到投资组合中,有助于增强市场效率,降低市场风险。     

一种新的金融动态横截面估计方法——基于中国股票市场条件定价模型评估的应用与扩展

大多数资产定价模型常常用静态横截面回归(the static cross-sectional regression)进行定价表现评估,从而投资组合回报率的时间变化性并不能被时变的风险承载或者(和)时变的风险溢价所解释.本文从经济学的角度,运用一种新的金融动态横截面回归(the dynamic cross-sectional regression),首次考察了基于中国股票市场和美国股票市场的条件资产定价模型的定价表现:股票市场投资组合回报率的时变性是否能被时变的风险溢价所解释.本文发现,短期收益反转和流通市值加权市场换手率为条件变量的条件资本资产定价模型和基于消费的条件资本资产定价模型,能更好的解释中国股票投资组合的回报时变性,其时变性主要来自于时变的风险溢价.另外,本文发现一些拥有持续(persistence)和缓慢变化(slow-moving)特性的条件变量更能够解释横截面投资组合的时变回报.