遗传算法求解CVaR风险度量下最优投资组合

假设有n个证券,其收益率分别用x1,x2,...,xn来表示,其中xt都是随机变量,它们的数学期望和协方差阵表示为X=(x1,x2,...,xn)T,数学期望μ(μ1,μ2,...,μn)=Ex=(Ex1,Ex2,…Exn)T,若考虑投资组合问题,设ω=(ω1,ω2,...,ωn)T表示资金分配,ωTe=1,对于最优资产组合问题即要解决优化问题:指定收益率,即给定ωTμ=T时,求ω使风险Risk(ω)最小.     

CVaR风险度量及投资组合优化的实证分析

CVaR法是在VaR法基础上优化改进而来的风险度量方法。通过CVaR法对金融资产风险进行评估,对投资组合资产配置进行优化等成为了金融风险管理的重要内容。本文首先对比了CVaR和VaR法的区别,并通过比较A股和H股收益分布的特征得出A股更适用CVaR模型的结论。通过多因子选股模型选出投资组合成分,再使用均值-CVaR模型对投资组合进行优化,最终得到不同置信度和阀值下投资组合的优化结果。从而证明了该模型的有效性,突出了CVaR法在国内证券市场的使用价值和意义。     

CVaR限制下的动态最优投资组合策略

本文在经典的Matkowitz投资组合策略选择的框架下,用CVaR代替了方差作为风险测度,在Black-Scholes模型下,用几何布朗运动来刻画股票价格过程,得出均值-CVaR模型下的动态最优策略和有效前沿边界.     

CVaR最优投资组合光滑模型及实证分析

本文针对CVaR最优投资组合线性模型算法收敛速度不理想,引入光滑因子将模型转化为光滑函数模型,通过实证表明光滑模型与线性模型在求解VaR结果基本一致,且收敛速度远远优于线性模型。     

基于加权CVaR下具有不确定退出时间的最优投资组合研究

一、引言 VaR是指在一定的概率(置信)水平下,某一金融资产或投资组合在未来特定的一段时间内遭受的最大可能损失.但是经过后来的研究,发现了VaR具有很多不足之处,于是Artzner(1997)提出了CVaR,CVaR是指投资组合的损失大于某个给定VaR值的条件下,该投资组合的损失平均值.2000年Rockafeller等人证明了基于CVaR的投资组合优化必定存在最小风险的解.CVaR和VaR作为风险测量工具在文献[3]中作了广泛的比较,CVaR现在被认为是比VaR更好的一致性风险度量.     

基于加权CVaR下具有不确定退出时间的最优投资组合研究

一、引言VaR是指在一定的概率(置信)水平下,某一金融资产或投资组合在未来特定的一段时间内遭受的最大可能损失。但是经过后来的研究,发现了VaR具有很多不足之处,于是Artzner(1997)提出了CVaR,CVaR是指投资组合的损失大于某个给定VaR值的条件下,该投资组合的损失平均值。2000年     

低风险公众投资最优组合初探

低风险公众投资组合的选择是建立在公众投资理性分析的基础上,通过最优投资组合的探索,为公众投资确定一种心态,找到一种理念,指导和优化公众投资.公众投资者要学习这种最优化分析方法,根据自身的收入状况,调整自己的投资方向、投资品种、投资结构,利用先进的计算机软件计算出最优的投资数量,获得最佳收益.     

基于Copula-ES度量股票型基金投资组合风险

由于许多金融资产收益率的波动可能存在非对称性,本文通过对收益率采用GARCH或者EGARCH建模,对存在杠杠效应的金融资产采用EGARCH建模.并将Copula函数和Monte Carlo技术应用于融通深证100基金,计算得到其前十大重仓的股票及其投资组合的风险值VaR以及ES,结果表明,基于Copula-Es的风险度量方法可以为我国基金管理公司评估和管理市场风险,从而控制和减少资产损失提供参考.     

风险依赖、一致性风险度量与投资组合——基于Mean-Copula-CVaR的投资组合研究

本文把风险依赖、一致性风险度量与投资组合纳入到一个分析框架中,结合Coupla-CVaR模型和Mean-var投资组合理论构建Mean-Copula-CVaR的投资组合模型,能有效同时解决风险度量中的一致性和依赖性关系。采用券商指数、银行指数和保险指数实证分析线性依赖和复杂依赖(Copula依赖)情况下金融机构资产配置的差异性和风险度量的充分性,研究结果表明,纳入Copula函数能够更为稳健和准确地预测投资组合的CVaR。然而,本文没有检验出不同形式Copula之间的差异具有显著性。本文的政策含义在于,忽视复杂风险依赖结构可能会造成风险低估,从而影响资产配置的有效性。     

VaR风险度量方法评价及其修正模型CVaR

本文首先简要介绍VaR风险度量方法,并对其优点和局限性进行分析,然后从一致性风险度量出发,论述了VaR缺乏次可加性的缺陷,最后阐述并分析了VaR的修正模型CVaR模型。     

基于Copula-GARCH-EVT的中国开放式基金投资组合风险度量

文章结合CARCH模型和EVT理论刻画了单个金融资产收益率的波动性和尾部分布,并将Copula函数和Monte Carlo技术应用于证券投资组合的VaR计算方法.通过对光大红利基金的实证研究,得到前十大重仓中单只股票及其投资组合的风险值,结果表明,基于Copula-GARCH-EVT的VaR方法具有重要的经济应用价值.     

基于混合Copula函数的行业指数投资组合风险度量

考虑金融时间序列出现非正态性及非线性相关的特征,构建了基于混合Copula函数的投资组合风险度量及优化模型。采用GARCH模型对各个金融时间序列缘分布进行建模,并利用可以灵活反映上、下尾部相关和对称相关的混合Copula连接各个边缘分布。运用BFGS算法和极大似然估计相结合的方式对模型进行参数估计,通过数学优化和Monte Carlo模拟方法求得投资组合的最优权重,以及相应的Va R和CVa R值。最后,利用中国股市四个行业指数的数据进行实证分析,检验了模型的可行性和有效性,为高维非线性相关的投资组合决策提供有价值的参考。     

投资组合模型下的担保风险

投文章从中国上海股票市场A股日收益率数据之中,选取2005年以前上市的,七个主要行业中规模较大,流动性较好且具有代表性的七支股票,分析其投资效益与证券市场风险之间的关系,并探讨CAPM投资组合模型在股票市场中运用限制因素,以更好的提升我国当下资本市场的完善。     

经典波动模型下的最优债券投资组合

文章认为,由于利率和股价兼有相同的趋势性和波动性属性,股价经典波动模型对利率建模具有研究价值。通过引入经典的波动模型,结合极大似然估计的方法,本文探讨了无风险债券的最优投资方案,并将该成果运用于全球主要国债市场进行实证模拟投资,结果表明,该模型在全球主要国债市场均能取得较好的超额收益。     

基于excel的最优资产组合求解

在投资证券市场的决策中,收益与风险的权衡是投资决策的核心问题。本文借助excel强大的线性规划及函数功能建立证券投资模型,进行有效集的绘制及最优组合求解。包括风险资产与无风险资产的最优组合,以及收益或风险固定的有条件下的最优资产组合求解。并在最后对模型进行评价。     

基于excel的最优资产组合求解

在投资证券市场的决策中,收益与风险的权衡是投资决策的核心问题。本文借助excel强大的线性规划及函数功能建立证券投资模型,进行有效集的绘制及最优组合求解。包括风险资产与无风险资产的最优组合,以及收益或风险固定的有条件下的最优资产组合求解。并在最后对模型进行评价。     

万能险最优投资组合实证研究

作为支撑我国过去几年保险业发展重要力量的万能险能否平稳发展,关系到我国险资的流动性风险和保险业的稳定。通过利用Markowitz投资组合优化理论,结合我国保险资金运用的现状,对万能险的投资组合选择进行模拟分析,以期为万能险的投资发展提供一定参考,使万能险在发挥风险保障作用的基础上实现稳定的投资收益,从而起到服务国家发展,为经济保驾护航的重要作用。     

略论房地产企业最优投资组合

1 房地产企业最优投资组合的概念笔者认为,所谓房地产企业最优投资组合,就是指以资产组合理论为基础,以全部投资产品为对象,而选择投资产品最优组合集合与制定最佳投资决策的过程。