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基本信息

项目名称:
组合投资决策的收益—风险分析框架
小类:
经济
简介:
本文对三种金融风险度量方法进行优劣评价,同时建立收益-风险分析框架得到三个模型的边界方程以及有效前沿之间的关系。
详细介绍:
本文首先介绍了论文的研究背景和意义,然后介绍了三种金融风险度量方法以及模型,并对各度量方法及模型的优劣进行了评价,同时将三种风险度量模型用一个模型统一表示,通过分析三种模型的边界及置信水平对有效前沿的影响,得出相应结论。

作品专业信息

撰写目的和基本思路

首先阐述了均值-方差、均值-VaR和均值-CVaR风险度量方法及其模型,并对三种风险度量方法及模型的优劣进行评价;接下来,将三种风险度量模型用一个模型统一表示,用三个模型的边界及有效前沿求解;最后进行实证分析,验证结论。

科学性、先进性及独特之处

常用的金融风险度量方法有三种,与之对应的组合投资决策模型也有三种。本文将三种风险度量模型用一个模型统一表示,介绍了不同分布假定下模型求解问题。

应用价值和现实意义

在收益-风险分析框架下,以资产收益率的标准方差衡量风险,将收益与风险作为两个核心要素进行考虑,组合投资的目标是在期望收益一定条件下使得组合投资的风险最小。在这个分析框架中,可以直接得到三个模型的最优组合权重以及最优风险指标,方便了三个模型之间的比较,使得三个模型求解过程简化。

作品摘要

本文首先介绍了论文的研究背景和意义,然后介绍了三种金融风险度量方法以及模型,即均值—方差模型、均值—VaR模型、均值—CVaR模型,并对各度量方法及模型的优劣进行了评价,同时将三种风险度量模型用一个模型统一表示,介绍了正态分布假定与任意分布假定下模型求解问题,通过分析三种模型的边界及置信水平对有效前沿的影响,得出了边界的统一方程以及有效前沿之间的关系。

获奖情况及评定结果

本研究工作主体部分曾整理成论文形式,成功入选在杭州浙江工商大学举办的第二届中国统计学年会,并在年会上宣读该文,受到与会学者的一致好评。

参考文献

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调查方式

同类课题研究水平概述

金融风险测度一定是金融定量分析的核心课题,自Markowitz(1952)提出用方差作为风险测度指标以来,各种风险测度方法不断被开发出来,其中VaR风险测度受到学术界和实务界的共同关注。VaR分析可以通过由历史资料计算的VaR值来评价组合投资的风险并对其选择进行指导,概念简单,容易理解,能够比较容易的与外界沟通其风险状况。然而,VaR风险测度也存在缺陷,主要表现为:第一,它对未来损失的计算是基于历史数据,这就假定了变量间过去的关系在未来保持不变;第二,VaR是在特定的假设条件下进行的,如数据分布的正态性等,可能存在着假定与现实的差异;第三,不具备可加性,难以模拟分散化。为解决VaR风险的不足,Artzner等(1977)提出了CVaR风险测度并一致性风险测度标准。然而,不同于均值-方差模型与均值-VaR模型,均值-CVaR模型难以进行优化求解, Uryasew等(2000)给出均值-CVaR模型的线性规划算法,在得到最优CVaR值的同时,还可以得到最优VaR值。Rockafeller等(2000,2002)证明了基于CVaR的投资组合优化必定存在最小风险的解。 由于度量方法以及模型众多,能否找到一个合适的收益-风险分析框架将多种度量方法及模型统一起来?在收益-风险分析框架下能否比较各度量方法及模型?本研究在方差、VaR与CVaR风险度量的基础上,提出了一个统一的风险度量指标:risk,该指标不仅包容了前三个风险度量方法,而且可以包括迄今文献中尚未出现的风险度量方法。在此基础上,建立了收益-风险统一分析框架,在该分析框架下,可以包容均值-方差、均值-VaR、均值-CVaR模型,从而模型选择上的困难。
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