外汇储备的战略型资产配置

亚洲金融危机后,许多新兴市场国家和地区开始大量积累外汇储备,导致自由储备水平远远超过国家债务数量。本文指出目前中央银行在巨额外汇储备管理上是低效率的,针对这一问题中央银行可以建立一个更加有效率的外汇储备管理框架——战略型资产配置来管理外汇资产。最后,明确战略型资产配置对于我国外汇储备管理的重要意义,可以在保证基本流动性和安全性的同时,提高外汇资产收益,使外汇储备资产组合更有效率。     

资本约束对商业银行资产配置行为的影响——基于175家商业银行数据的经验研究

本文使用1998～2009年我国175家商业银行的资产配置数据,研究了资本监管制度对银行资产配置行为的影响。本文发现,现行的资本监管制度对银行资产配置行为具有重要影响,资本监管制度实施之后,银行依据自身资本水平调整资产结构,资本充足银行持有更多的风险资产,贷款比例较高;而资本不足银行则减持风险资产,贷款比例下降。此外,由于不同规模商业银行面临的融资约束不同,资本水平对资产配置行为的影响存在一定的差异,资本对城市及农村商业银行的约束效应更明显。本文的这些发现为监管当局的资本监管政策提供了经验证据,并提出进行差异化监管的政策建议。     

医疗健康问题对居民资产配置的影响

健康状态的维持需要医疗健康成本的投入。该成本在政府和个人两者间分担,个人承担份额的多少会影响可供其他消费和投资的财富量,从而影响投资者资产配置决策;另外,医疗健康问题还会通过多个渠道影响其投资决策。本文从医疗健康成本角度分析了成本分担方式,构造了两期资产配置模型并进行求解,在分析了医疗健康问题影响渠道后建立了考虑医疗健康问题的长期资产配置模型。本文的研究表明:随着个人支付成本占工资收入比例的降低,投资者用于医疗健康以外的其他消费相应增加,两者之间为非线性数量关系;政府对医疗体系的稳定投入有助于减少收入波动风险,降低人们的风险对冲需求,从而可能促进投资者对风险资产的投资。本文主要的创新之处在于构造出考虑医疗健康成本因素的资产配置模型,分析了医疗健康成本与个人消费、投资之间的数量关系,并在量化研究基础上提出了稳定增加对医疗卫生体系投入的政策建议。     

资产配置视角下外汇占款与央行政策研究

本文对外汇占款的变化进行了分析,认为在逐渐市场化的环境下外汇市场各参与方资产配置格局发生了转变,改变了以往央行单独承担外汇占款及外汇资产风险的方式,转而由央行、商业金融机构以及其他部门共同承担,从而有利于减轻央行外汇占款冲销压力、增强货币政策独立性,并为汇率的市场化奠定良好的微观市场基础。     

人口老龄化对家庭资产配置的影响——基于标准普尔家庭资产象限图的研究

我国已经进入人口老龄化阶段,而家庭年龄结构对家庭资产配置有着重要影响。本文首次使用了标准普尔家庭资产象限图,并把家庭房产按照自住和非自住分类纳入不同的资产账户,然后明确定义了两个变量：生钱账户的钱占家庭总资产比重、保命保值账户的钱占家庭总资产的比重。基于2019年中国家庭金融调查（C H FS）数据,建立Tobit模型,定量分析人口老龄化对家庭资产配置的影响。研究结果表明：老年人口占家庭总人口的比重越大,家庭分配在生钱账户上的资产越少,分配在保命保值账户上的资产越多;同时,人口老龄化对不同收入组家庭、不同城市层级家庭存在着异质性影响。     

基于经济周期的资产配置研究

在现金流贴现模型对各金融资产进行估值定价公式的基础上,抽象出金融资产随时间定价的基本模型,通过推导得到基于经济周期的资产配置模型。根据经济周期不同阶段预期收入和利率的不同变化特征将经济周期不同阶段与各种金融资产的不同收益率联系起来。在经济复苏阶段应重点配置股票资产,在经济繁荣阶段应重点配置房地产资产,在经济衰退阶段应持有货币资产或进行卖空,在经济萧条阶段应重点配置债券资产。长期各类资产收益率的统计数据也支持这个结论。     

打造行政事业单位资产配置的“标尺”

{近年来,湖南省长沙市财政局把资产配置纳入财政综合预算管理,健全制度、优化流程、规范管理,做到了"不标准不批、无计划不购、超预算不供",提升了行政事业资产管理水平。}近年来,湖南省长沙市财政局把资产配置纳入财政综合预算管理,健全制度、优化流程、规范管理,做到了"不标准不批、无计划不购、超预算不供",提升了行政事业资产管理水平。一、建章与立制结合,实现配置标准规范化目前,国家已制定党政机关办     

基于Post-LASSO方法的大类资产因子配置研究

基于因子的配置方法将资产配置的决策过程从资产层面转换为更为微观的因子层面,投资者能够通过对因子收益分布及相关性的预测更好地进行资产配置.选择包括经济增长、通货膨胀、市场因子、规模因子和盈利因子在内的宏观和风格因子,以及股票、债券和商品在内的多种资产指数的月度数据,基于Post-LASSO模型和Greenberg等(2016)稳健性最优化算法检验了基于因子的大类资产配置方法在我国的可应用性.研究结果发现:通过因子权重映射的资产组合能够较好地模拟出各因子的初始权重,Post-LASSO方法能够取得显著优于传统OLS方法的映射效果;映射资产组合的收益走势可以对因子组合进行部分追踪,但是由于因子收益率和资产收益率存在着较大差异,因此,两个组合的净值走势也存在着一定偏差.研究结论丰富了投资组合的相关理论,也为投资者从传统资产配置转向因子配置提供了经验借鉴.     

基于中国资本市场数据的Faber战术资产配置及择时效果检验

Faber战术资产配置是根据简单均线思想进行择时,并在大类资产间进行均衡配置的模型,在降低投资组合风险方面具有积极的作用。采用我国资本市场2010—2017年的股票、债券、期货等大类资产的周数据,在构造适用于我国资本市场的Faber战术资产配置策略的基础上,利用T-M模型和H-M模型详细检验了策略的择时效果,结果发现:无论是单独对股市进行分析,还是对大类资产进行组合构建,Faber战术资产配置模型均可以显著扩大投资收益并降低投资风险,T-M模型和H-M模型的检验结果也表明该模型的择时效果极其显著,充分验证了择时加资产配置对于提高投资组合的收益风险比具有关键的作用。     

信息优势对居民资产配置的影响研究

与之前学者对生命周期模型的研究集中在对投资者背景风险的讨论所不同的是,创新点在于强调投资者主体的职业异质性。将建立模型,其中风险投资资产被划分为与职业相关的股票和与职业无关的股票,而投资者投资与职业相关股票时具有信息优势带来的超额收益,结论是信息优势溢价使投资者在风险资产中增加对职业相关股票的投资比例。     

资产配置对基金收益影响程度的定量分析

资产配置是证券投资决策的首要环节,它可分为战略性资产配置及包括选时和选股在内的战术性资产配置.资产配置不但影响了基金业绩沿时间的变化,还对基金之间的业绩差异具有较高的解释程度.本文利用中国的市场数据,度量了资产配置对基金收益的影响程度.     

对我国外汇储备资产风险管理的研究

随着金融危机的爆发,我国的外汇储备面临着信用风险、汇率风险、通胀风险、流动性风险及投资收益损失风险。长期来看要减持美元资产,优化外汇储备资产。     

开放式基金的资产配置能力研究

本文从战略性和战术性两方面,考察了开放式基金的资产配置能力,对我国30只开放式基金的资产配置能力进行实证检验发现,中国的开放式基金在2004年底至2007年底,尽管取得了骄人业绩,但是其资产配置能力并不很高;研究同时发现,我国证券投资基金主要通过投资组合中证券的调整进行资产配置,而较少依靠对组合中资产的调整来满足资产配置的原则要求。     

机器学习驱动的大类资产因子配置研究

机器学习模型能够有效解决变量间的共线性问题,处理变量间的非线性关系及交互影响,故其预测能力显著高于普通的线性模型。选取2004年1月—2021年12月8个大类资产因子的周数据,构造随机森林模型考察了模型的预测能力、特征的重要性和影响以及所建投资组合的投资绩效。研究结果表明：相对于普通OLS及LASSO模型,随机森林模型的预测能力显著提高;量价特征尤其是动量因子在随机森林模型中的重要性要远高于宏观特征;特征对因变量的影响是非线性的,且特征之间存在着显著的交互作用;随机森林模型构造的投资组合的投资绩效远好于等权重、均值—方差、最小风险、风险平价及趋势投资组合。研究结论是对投资组合理论以及人工智能理论的有益补充,对于投资实践也具有较强的借鉴价值。     

国内资本市场投资者资产配置影响因素研究

个人投资者的决策通常是根据他们的年龄、教育、收入、投资组合和其他统计因素进行的。然而,行为方面的投资的影响往往被忽视。本文的目的旨在探讨行为因素和投资者心理对他们的决策的影响,并研究投资者对风险和行为决策的态度之间的关系。     

"新农保"对家庭资产配置的影响

本文基于中国家庭追踪调查(CFPS)2010和2012年的数据,使用双重差分法评估新型农村社会养老保险对农户家庭资产选择的影响。研究发现参加"新农保"会使60岁以上家庭减少金融资产的配置数量,16～60岁家庭则会降低固定资产配置总量。此外"新农保"对不同收入层次家庭资产选择造成了不同影响,在16～60岁家庭内,高收入家庭参加"新农保"后减少了自身固定资产配置数量,但是这种影响在中低收入组并不存在,而在60岁以上家庭中,高收入家庭参保减少了其金融资产配置数量,而在中低收入家庭参保的影响并不明显。     

基于马尔可夫分析的人民银行分支机构人力资源配置预测

本文以人民银行济南分行为例,在对辖区2006—2008年人力资源配置情况进行分析的基础上,尝试运用马尔可夫分析法,对2009、2010年人力资源配置情况进行分析预测,以期为分支机构人力资源优化配置提供参考。