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基于CVaR风险度量的证券投资组合优化研究文献综述

 2021-03-10 23:47:38  

1.目的及意义

投资组合选择是现代金融理论的核心问题之一,它主要解决的问题就是如何把一定数量的资金分配到不同的资产中,使得在小于某给定风险水平下最大化收益或者在收益一定的情况下最小化风险。投资组合收益,由于其复杂程度不高,相对而言较容易度量由此可见如何精确的度量风险是投资组合选择分配的关键问题。

从我国经济运行的实际情况来看,近年来,我国正处于经济转型的关键时期,而经济在长期运行过程之中,所积累的大量的不稳定因素,将通过这一转轨过程传导到金融市场,直接加剧国内市场的波动。同时,我国的金融市场又是一个新兴的市场,并且正在逐步地对外实行幵放。由于监管体系还不健全,金融主体的风险防范意识也尚未成熟,随着国际投资的不断涌入,我国所面临的风险和挑战无处不在。此外,金融体系本身也具有很强的脆弱性。这些都意味着,选取合适的风险度量指标对现实风险的有效管理、对资源配置的最优化以及对被复杂不确定性包围着的投资者实现投资理财的效用最大化,也十分关键。

CVaR(Conditional Value-at-Risk)方法在国际上己经是得到了广泛的关注和研究,但是目前我国学术界、金融界对CVaR风险度量关注还相对较少。因此,引入和推广CVaR方法对于国内金融机构和企业加强风险管理、实行国际化经营以及金融监管当局提高监管水平都有着重要的现实意义。

本文遂决定使用CVa R代替方差和Va R来度量金融资产重大损失风险,进而建立均值—CVa R投资优化模型。实证研究结果表明,相对于均值—方差模型,均值—CVa R能够更好地反映投资组合收益率分布,提高投资者控制投资风险的能力。

1952年,哈里·马可维茨发表题为《投资组合选择》的论文,标志着现代金融学的开端,奠定了现代投资理论发展的基石。该论文运用随机收益率的期望和方差来测度风险资产的收益和风险,率先建立了数学模型——均值方差模型,将资产的收益性和风险性这一对对立特征联系了起来,并探讨了不确定性条件下的最优投资组合的选择问题,引领金融投资学进入了定量分析的时代。

这一均值一方差模型的框架由于需要计算的参数较多,在当时的技术条件下难以实施。1963年,马可维茨的学生威廉·夏普(William Sharpe)提出了简化计算的单指数模型,使现代投资理论能够应用于大量证券存在时的投资实践中。均值一方差模型与指数模型是建立在以收益率的方差度量风险的基础上.而方差衡量的是资产的收益率相对于期望值的偏离程度,它将收益率高于和低于期望值都看作是潜在的风险,而实际中,投资者并不把收益率高于期望值的可能情况视为不利的情况。因此,人们进行了许多研究,使用不同的风险度量指标并建立了许多相关模型。

马可维茨考虑使用半方差来代替方差作为风险的度量,Konno与Yamazaki1991年采用平均绝对偏差来度量资产组合的风险,构建了能转化为线性规划问题的均值绝对离差模型。

Gaivoronski与Pflug(2002)运用来度量投资组合的风险,建立了优化模型。该模型利用平滑消除历史VaR中的局部不规则行为得到VaR的近似值,计算给定收益率下最小化VaR的组合,从而得到均值一VaR有效前沿;

Rockefeller与Uryasev(1999)构建了易于实施和扩展的投资组合优化模型。他们提出了基于情景的使用CVaR优化投资组合模型,并且得出结论:最小化CVaR的同时,也能得到最小VaR;


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