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搜索到172篇“ 组合投资决策“的相关文章

基于MIDAS-QR的均值-VaR参数化组合投资决策被引量：1: 2023年; 文章将混频数据分析和特征变量参数化的思想引入组合投资决策,构建基于MIDAS-QR的M-VaR参数化组合投资模型与方法,克服了传统均值-VaR (M-VaR)模型忽略动态市场环境、混频数据信息和金融资产特征等方面的不足.文章的核心技术和主要创新在于:第一,利用频率对齐技术和多项式权重约束函数,将高频资产特征引入组合投资权重函数;第二,引入参数化组合投资策略,考虑金融资产特征变量并将其参数化,在M-VaR框架下构建参数化组合投资模型;第三,通过理论推导,将M-VaR参数化组合投资转化为MIDAS-QR回归问题,给出模型求解方法.选取中国股市行业板块指数进行实证研究,结果表明:文章在混频数据环境下构造的参数化组合投资模型,建立了组合投资权重与高频金融资产特征之间联系,增加了组合投资结果的可解释性;新模型能够充分挖掘高频特征变量信息,给出时变的组合投资权重,实现动态组合投资选择,获得了比其他模型更好的组合投资绩效;基于MIDAS-QR的求解方法,有效缩减了模型中待估计参数数目,能够解决大规模动态组合投资决策问题.; 刘书婷许启发蒋翠侠; 关键词：均值-VAR 分位数回归

动态高阶矩风险稳健性测度与参数化组合投资决策研究: 2023年; 针对已有高阶矩组合投资模型中风险测度与模型求解的不足,本文构建动态高阶矩参数化组合投资决策模型(B-S-K)并给出其求解方案。首先,运用混频数据抽样分位数回归(MIDAS-QR)模型,充分挖掘高频数据信息,提高动态高阶矩风险测度的及时性、准确性和稳健性;其次,采用参数化组合投资策略,将资产特征变量、动态偏度风险和动态峰度风险纳入组合投资权重函数,大幅缩减待估计参数数目,提高模型求解效率。分别对中国股票市场的个股和行业板块指数进行实证,研究结果一致表明:第一,基于MIDAS-QR模型的动态高阶矩风险稳健性测度,不仅充分考虑了金融风险的时变特征,而且测度结果受异常值影响较小,是一个稳健且有效的测度方法;第二,市盈率、账面价值比、动态偏度风险与组合投资权重显著正相关,条件波动率、动态峰度风险与组合投资权重显著负相关,这些为组合投资决策提供了较好的机理性解释;第三,与等权方案、M-V模型、基准(B)模型和B-S模型等相比,本文构建的B-S-K模型,在收益、风险和风险调整收益等三个方面均表现出显著且稳定的优势。; 刘书婷许启发蒋翠侠; 关键词：高阶矩风险

基于MIDAS分位数回归的条件偏度组合投资决策被引量：5: 2021年; 条件偏度是金融市场典型特征之一,忽略条件偏度的组合投资决策往往难以有效地分散金融风险。为此,本文构建了包含条件偏度的组合投资模型,并给出其建模方法。首先,运用MIDAS-QR模型,改善条件偏度测度效果;其次,基于CRRA效用函数,将组合投资权重设计为条件偏度和特征变量的线性组合,建立组合投资模型并给出求解方案;最后,从沪深300指数中选取10支代表性成分股进行实证研究,从收益、风险和Sharpe比率等方面,将包含条件偏度的组合投资模型与等权方案、均值-方差模型等进行比较,分析条件偏度在组合投资中的作用。实证结果表明:MIDAS-QR是测度条件偏度的有效方法,其测度结果受异常值影响小,表现稳定;条件偏度对组合投资决策具有显著影响,包含条件偏度的组合投资模型能够有效地降低投资风险、带来更高的风险调整收益。; 许启发刘书婷蒋翠侠; 关键词：MIDAS 分位数回归

基于DCC--MIDAS的时变组合投资决策: DCC-MIDAS模型综合了DCC-GARCH模型与GARCH-MIDAS模型的特点，它可以充分发挥两者的优势。第一，考虑了过去市场信息对关联关系的影响，具有时变特性;第二，巧妙地将动态相关区分为长期动态相关与短期动态相...; 左俊青; 关键词：金融资产时变特征组合投资决策

基于D-vine copula-分位数回归的组合投资决策被引量：3: 2019年; 为克服传统组合投资决策模型使用方差风险的不足,建立D-vine copula-分位数回归方法估计多元条件联合分布,给出广义Omega比率组合投资决策模型求解方案.分别选取能源市场3种期货商品和不同行业5只股票进行实证研究,结果表明:基于D-vine copula-分位数回归的广义Omega比率组合投资决策模型,能够充分揭示与模拟金融资产收益变动规律,得到更高的Sharpe比率和广义Omega比率.; 许启发王侠英蒋翠侠李辉艳; 关键词：COPULA 分位数回归

基于Expectile回归的组合投资决策研究: 随着金融理论研究的深化，大规模资产组合投资决策成为研究的热点问题之一。为实现期望收益既定条件下投资风险最小化的目标，定量化的模型和风险测度指标的选择等都至关重要。建立在正态性假定基础上的均值-方差模型已经不能满足现代组合...; 丁晓涵; 关键词：股票市场收益率

基于多元Copula模型的组合投资决策研究: 随着全球金融一体化的不断发展，各金融资产间的相关性也变得日益紧密和复杂，势必影响到组合投资绩效。因此，有效地刻画金融资产间相关关系，对投资者而言至关重要。考虑到金融资产间相关结构的非线性和时变性特征，本文建立时变多元Co...; 丁晓艺; 关键词：风险偏好

基于Expectile回归的均值-ES组合投资决策被引量：6: 2018年; 为解决均值-ES（Expected Shortfall）组合投资决策中的计算困难,通过理论证明将其转化为一个Expectile回归问题,进而给出其Expectile回归求解新方法。该方法具有两个方面的优势：第一,Expectile回归的目标函数为二次损失函数,具有连续、光滑等特性,其优化与计算过程简单易行,且具有很好的可扩展性;第二,优化Expectile回归目标函数得到Expectile,利用Expectile与ES之间对应关系,能够准确地得到最优组合投资的ES风险值。选取沪深300指数中具有行业代表性的5支股票进行实证研究,将基于Expectile回归的均值-ES模型与均值-VaR模型、均值-方差模型进行对比,发现前者能够很好地分散组合投资尾部风险大小,显著提高组合投资绩效。; 许启发丁晓涵蒋翠侠; 关键词：均值-VAR模型均值-方差模型

基于DCC-MIDAS与参数化策略的时变组合投资决策被引量：5: 2018年; 在经典的均值-方差模型中,组合投资效果往往受到协方差矩阵估计精度低与权重静态设置两个方面的不利影响.为此,文章提出了一种新的时变组合投资决策模型：一方面引入DCC-MIDAS模型,运用高频信息,提高金融资产间的动态关联关系估计精度;另一方面考虑金融资产时变特征对组合投资权重的影响,进行参数化设计,改善时变组合投资效果.对中国股市的个股以及行业板块进行了实证研究,结果表明：账面市值比、市盈率与组合投资权重呈正相关关系,市值与组合投资权重呈负相关关系;新模型在标准差风险、Sharpe比率和有效前沿等方面,都优于传统的组合投资模型.; 许启发左俊青蒋翠侠; 关键词：均值-方差模型

带有范数约束的CVaR高维组合投资决策被引量：14: 2017年; 为解决传统组合投资决策中极端组合投资头寸带来金融资产池管理上的困难,在标准的CVaR组合投资模型中增加范数约束条件,建立了带有范数约束的CVaR高维组合投资决策方法。该方法由三部分组成:通过理论证明将CVaR组合投资模型求解过程转化为一个分位数回归问题;使用LASSO分位数回归给出带有范数约束的CVaR高维组合投资模型求解算法;通过数值模拟比较了最优金融资产数目优选准则。最后,使用沪深300指数进行了实证研究,发现带有范数约束的CVaR高维组合投资决策方法,能够解决高维组合投资决策问题,挑选出较少数量金融资产进行组合投资,就能够很好地分散尾部风险。; 许启发周莹莹蒋翠侠; 关键词：组合投资决策

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