杜习瑞[1]2007年在《债券投资组合管理策略及其实证研究》文中指出成熟的债券市场是一个国家金融市场的基石，是传导中央银行货币政策的重要载体，对资本市场的长远发展起着至关重要的作用。现代意义上的中国债券市场从1981年国家恢复发行国债开始起步，历经20多年的发展，经历了实物券柜台市场为代表的不成熟的场外债券市场为主导、上海证券交易所为代表的场内债券市场为主导到银行间债券市场为代表的成熟场外债券市场为主导的叁个阶段的发展过程。由于权益证券收益的不确定性，限制了不少人的投资。一些大的机构投资者，由于其自身特点的原因，不可能大量投资于股票市场和基金市场，如社会保障基金、退休基金等。而投资于某种固定收益证券则是合适的。因此，固定收益证券市场的存在，发展和繁荣，使得大量的资金找到了合适的投资对象。本文围绕如何进行固定收益证券组合投资这个主题，从投资者的角度出发分为固定收益证券的消极性投资组合策略，积极性投资组合策略、免疫策略叁个部分来进行研究。文章结构如下：第一章是导论，主要说明论文的写作目的、选题的意义、国内外研究现状、主要研究方法、研究思路和研究内容及本文的改进和创新。第二章首先系统介绍固定收益证券的概念和类型，然后介绍久期和凸性的概念和性质并由此对债券的利率敏感性进行分析．测量和估计。第叁章介绍固定收益证券的消极性投资组合策略，并重点论述消极型组合投资中的指数化组合投资，对固定收益证券指数化组合投资的构建和管理进行有针对的研究，具体包括基准指数及其选择、指数化投资的方法及其选择、指数化投资的绩效评价。第四章介绍固定收益证券的积极型组合投资。该策略是指运用各种方法，积极主动地寻找市场机会。其支持者认为债券市场的效率不强，市场上有许多被低估或高估的债券，从而可以买进或卖出来获得收益。主要包括：互换策略、利率预期策略和收益率曲线策略。第五章介绍债券的免疫型组合投资，即资产负债管理策略：免疫策略和现金流匹配策略，(现代资产负债管理是银行、保险公司、基金等金融机构的核心业务。)并在此基础上构造M~2模型对债券投资组合的利率风险免疫进行了实证分析。最后是结论部分，在总结全文的基础上，归纳研究所取得的成果和不足之处。
巩前锦[2]2003年在《条件风险价值（CVaR）在投资组合理论中的应用研究》文中研究说明CVaR(Conditional Value-at-Risk，条件风险价值、)风险测量方法是在VaR(Value-at-Risk，风险价值)风险测量方法的缺陷基础之上所产生的，最早是在1999年底由Rockafellar提出的，其含义是：组合损失超过VaR的条件均值，反映超额损失的平均水平。它较之于VaR风险测量方法，更能体现投资组合的潜在风险。 CVaR风险测量方法有多方面的应用，如信用风险的测量、内部风险资本金的确定、资本配置、金融监管等，本文重点研究的是CVaR在投资组合理论中的运用，在研究的过程中，力求运用系统理论、归纳演绎、比较与实证分析等研究方法。首先，从总体上介绍了风险测量方法的发展过程，分析了它们的缺陷，然后再对CVaR风险测量方法进行深入的研究，对其概念、参数选择、计算、性质等方面都作了较详细的探讨，得出的结论是CVaR风险测量方法比传统的风险测量方法拥有更多的优点。其次，对CVaR在投资组合理论中的运用进行了深入的研究，这也是本文的创新之所在，解决了两个问题，一个是均值—CVaR的边界与有效前沿的问题；另一个是基于CVaR约束的最优投资组合选择问题，并对这两个问题都进行了实证研究，实质上，这两个问题的意义都是利用CVaR来指导投资决策，最终的目的是一样，不同的只是方法。再次，简单地阐述了CVaR在我国应用所面临的问题，并提出一些建议。最后，得出结论是，CVaR风险测量方法对投资决策是有指导意义的，基于CVaR约束的最优投资组合选择模型是均值—CVaR模型的有益补充。
李阿娜[3]2017年在《数学规划在非系统风险组合投资中的应用》文中指出数学规划包括线性规划,二次规划,整数规划,混合整数规划,0-1规划,随机规划,模糊规划及多目标规划等。数学规划中的各种模型在求解实际问题中具有十分重要的作用,数学规划模型应用于油井选址,数学建模,交通设计,矿产运输等各个领域,在节约资源,提高效率方面起到了关键性的作用。随着全球经济及金融的快速发展,数学规划模型已广泛应用于资产配置及金融投资领域。本文通过研究数学规划模型在投资组合中的应用,旨在通过最优的组合投资获得最大的经济收益,由于系统风险在金融投资中是不可控制的,由此本文基于非系统风险中的信息风险构建了基于信息风险控制函数的投资组合优化模型。首先考虑了带红利的基于信息风险控制函数的投资组合优化模型,其次考虑了带交易费用的信息控制投资组合模型,然后通过最优化理论中的罚函数算法对模型进行求解。实证研究表明,基于信息控制的投资组合模型比一般的投资组合模型具有较低的收益率,基于信息控制的投资组合模型更倾向于配置信息较透明的资产,通过比较不带交易费用的模型和带交易费用的模型,发现带交易费用的模型得到的收益率较低,带交易费用的投资组合模型倾向于配置较少的资产,以提高整体的收益,随着交易费用比例的增大,目标函数值在逐渐变小,资产配置的分散程度在逐渐变小,由于交易费用的增大,资产收益降低,从而导致投资组合的风险值降低,更加符合实际,希望本文的研究能为研究人员及投资者提供一定的参考。
李雄英[4]2016年在《股票组合投资的稳健统计分析方法研究》文中提出获取较高的收益一直是证券投资的最根本目的,但是在投资活动中,收益与风险总是相伴而行,收益越高,则风险越大,收益越低,则风险越小。构建投资组合的主要目的就是分散风险,即在风险和收益之间到一个平衡点,在风险一定的情况下,以期获得最大收益。本文主要以投资组合模型为研究对象,其最传统且最经典的理论是由Markowitz在1952年提出的均值-方差模型,该模型以证券历史收益率的方差作为投资组合的风险度量,被广大投资者和研究者所使用,该模型在理论和实际的应用中均具有非常重要的意义。随着研究的深入,不少研究者发现使用方差来度量风险可能存在不可回避的缺陷。为了克服现有理论的不足以及更好地运用投资组合模型获取较高收益,很多专家和学者进行了广泛而深入的探讨。本文从稳健的角度对投资组合模型进行了研究,并且对几个模型进行了稳健改进,最后对改进后的模型进行了模拟和实证分析。本文的研究成果主要有以下几个方面:一、稳健统计方法的构建。由于证券市场中存在离群值,在构建稳健的投资组合方法之前我们对常用的一种统计方法与稳健思想结合,构建出稳健的统计方法,而传统的多元分析方法与许多传统方法一样,容易受到离群值的影响,导致计算结果与实际情况产生差异,因此本文构建了稳健因子分析方法,并使用证券数据对稳健因子分析和传统因子分析进行模拟研究和实证分析,从模拟和实证结果可以看出,我们构建的稳健方法比传统方法更能有效抵抗离群值。二、均值-方差模型的改进。对于均值-方差模型来说,其正态性是极其重要的一个假设。在收益与风险权衡中,当证券收益数据服从正态分布时,其方差和均值才是度量风险、收益最好的统计量。传统的投资组合方法在构造统计量时没有考虑统计量的稳健性,对离群值非常敏感,本文结合稳健统计的思想,进一步对均值-方差投资组合模型进行改进,使其能够更能满足我们日常生活中得到的金融类数据,并且对离群值具有更高的抵抗作用。而且从实证结果中可以看出,我们构建的稳健组合投资方法的确比传统方法更优。叁、均值-绝对离差模型的改进。相对于其他投资组合模型来说,均值-绝对离差模型中的绝对离差是一个比较稳健的统计量,但是计量期望收益率的是均值,而均值不稳健,所以本文对这个模型中的均值使用稳健均值进行改进,得到稳健均值-绝对离差模型,并且使用中国证券数据进行比较分析。由分析结果可知,我们构建的稳健均值-绝对离差模型比传统的方法更能抵抗离群值的影响。四、夏普指数模型的改进。传统的回归方法中对每个样本数据均赋予相等的权重,从而使得离群值对整个模型的影响增强,因此本文我们结合稳健统计的思想对夏普指数模型进行改进,即在回归分析中我们使用了稳健回归的理念,对样本数据赋予不同的权重,残差越大,权重越小,残差越小,权重越大,这样能够有效降低离群值对整个模型计算结果的影响,结合夏普指数模型,构建了稳健夏普指数模型,使得组合投资更加趋向于它真正的投资价值。由实证分析结果可以看出,改进的夏普指数模型有较好的抗差性。五、稳健组合投资系统的原型建立。本文将统计方法与智能化信息系统结合起来,在开源系统R语言的基础之上,建立了一套“稳健组合投资分析系统”,来实现系统的算法与系统评价中图形的绘制,从而最终设计出具有一定实用价值的稳健组合投资系统。
杨文昱[5]2015年在《基于不同频率数据的套期保值与投资组合理论与实证研究》文中认为随着现代信息与计算科学技术的快速进步与经济全球化进程的不断深入,金融市场在近几十年发展迅猛,以互联网等通讯技术为基础的电子化交易市场成为最主要的金融市场组织形式。金融市场数据的存储与处理的成本不断降低,海量数据被妥善地采集、存储和处理,数据的频率、精度和可靠性也越来越高。传统市场统计数据主要以日、周、月、年等典型频率记录,称之为低频数据；高频数据指以秒、分钟或小时为频率收集的日内数据,即在交易所开盘时间与收盘时间之间的交易数据。高频数据较完整地记录了证券的交易过程,能够提供低频数据忽略掉的重要细节,是探索证券价格的短期行为和动态特征的利器。高频数据在增进投资者理解证券或资产类别的特征与市场的整体运作特点、减少交易成本和增加交易的灵活性、发现和改进投资与交易策略、提高风险管理能力和投资决策质量等方面的作用越来越大。高频数据在欧美等成熟金融市场中被广泛使用,各种基于高频数据的日内交易策略层出不穷。目前高频数据在中国金融市场的应用主要集中在期货市场,而股票市场现有的交易制度不允许当日回转交易,无法直接运用日内交易策略。尽管如此,高频数据能够提供大量关于证券价格波动的信息,在进行投资决策时整合这些信息可能会提高以日或者更低频率的投资决策质量,从而创造额外的经济价值。在此背景下,本文将结合低频数据与高频数据分析有代表性股票指数以及股指期货等资产价格过程的波动与跳跃特征,分析资产收益与波动的互动关系。此外,本文还将探讨动态期货套期保值策略的设计与实施、动态投资组合的构建与评价等重要金融决策问题。本文结合金融理论建模与实证分析,遵循从简单到复杂的研究策略,获得的主要研究成果包括：(1)在伊藤半鞅框架下采用非参数模型设定检验对资产价格过程的路径特征展开实证分析。为减少市场微观结构噪声以及观测等价性问题对实证结果的干扰,本文选择流动性强、影响范围广、高频数据的时间跨度大的证券作为实证研究对象,系统地分析实证结果对检验自由参数的稳定性。以沪深300股指期货为研究对象的实证结果表明,沪深300股指期货价格过程包含扩散项、有限活动跳跃项以及无限活动跳跃项。(2)构建了带随机杠杆的随机波动模型(SV-SL模型)来考察资产收益与波动之间复杂的互动关系。SV-SL模型是非线性状态空间模型,能够刻画资产收益与波动关系的随机时变性。为有效地估计SV-SL模型,结合全天已实现波动率替代真实波动率和有效重要性抽样方法设计了模拟极大似然估计方法。基于上证综合指数和深证成份指数数据的实证结果表明：中国股票市场收益与波动关系具有显着的随机时变性,杠杆效应并不显着；收益与波动关系的方向性与股票市场行情存在密切联系,熊市阶段存在显着的杠杆效应,牛市阶段存在显着的反向杠杆效应。这些研究结论解释了基于标准带杠杆随机波动模型的实证结果和基于GARCH族模型的实证结果的冲突性。(3)系统分析了单期期货套期保值策略及其绩效评价方法,推导了叁类建模变量(期货与现货的价格改变量、简单收益率和对数收益率)下最小方差套期保值比率的等价公式,设计了基于高频数据的最小方差套期保值比率估计方法和套期保值绩效评价指标。为克服传统套期保值绩效评价指标的局限性,借助多模型评价理论与统计决策理论建立了比较多种套期保值策略的统计推断框架。(4)在均值-方差分析框架下建立了考虑逐日盯市制度的多期期货套期保值模型。为克服均值-方差分析在多期问题中存在的时间不一致性,探讨了时间一致性最优套期保值策略和带承诺最优套期保值策略的求解方法,得到了确定多期最优策略的递推公式。此外,在期望效应最大化框架下,通过对期货和现货价格过程施加限制,得到了多期最优策略不依赖于效用函数的充分条件,对比分析了近视动态策略、静态策略与最优策略,说明了整个套期保值期间统筹规划的重要性。(5)研究了考虑资产收益时序相关性的多期均值-方差投资组合优化问题,分别推导出了只投资于风险资产与可投资于无风险资产两种情形下时间一致性最优投资策略；在资产收益线性可预测性条件下,开展多期投资组合策略的实证研究。选择有代表性的投资期数、风险厌恶系数、无风险利率等参数,结合理论结果与数值仿真方法得到了多期投资策略终止时刻财富的经验分布函数,进一步计算了终止时刻财富的确定性等价值和夏普比率等绩效评价指标。实证结果表明,与不考虑资产收益可预测性的投资策略相比,考虑资产收益可预测性的投资策略能为投资者创造显着的经济价值。
王兴运[6]2016年在《资产定价偏差分析》文中认为金融学术界和业界对于资产定价基本上都有一个普遍的共识,风险越高的资产,收益率越高。CAPM模型将这一说法修正为系统性风险越高,期望收益率越高。CAPM模型中的系统性风险就是使用β系数表示,β系数与股票预期收益率呈现精确的直线关系。CAPM模型所表示的风险与收益的对称关系是经典金融理论的支柱理论之一。本文的研究从论证风险与收益的非对称关系开始,最终对资产定价偏差现象给出理论说明和模型分析。第1章提出了风险与收益存在非对称关系的事实,分析了这种非对称关系的理论和实践上的重要性,并简要介绍了本文分析该问题所使用的理论基础——奈特不确定性。第2章对于本文要讨论的CAPM模型基础内容做了一个回顾与评论。现代证券组合理论最先由美国经济学者Markowitz教授创立,他于1954年在美国的《金融》杂志上发表了一篇文章《投资组合选择》提出了分散投资的思想,并用数学方法进行了论证,从而决定了现代投资理论的基础。证券组合理论虽然从理论上解决了如何构造投资组合的问题,但是这一过程相当繁杂,需要大量的计算,和一系列严格的假设条件。这样就使得这一理论在实际操作上具有一定的困难。投资者需要一种更为简单的方式来进行处理投资事宜。Markowitz教授的学生Sharpe教授继承Markowitz的思路,在均值方差模型的基础之上创立了资本资产定价理论(Capital Assets Pricing Model, CAPM模型)。CAPM模型的计算更加简洁,结论也非常直观。CAPM模型不再需要计算N个证券的方程与协方差,二是使用个股历史收益率对投资组合收益率做回归分析,计算出单个证券的系统性风险。CAPM模型的表达式含义是一个有风险的资产的回报等于无风险收益率加上系统性风险补偿。第3章定义β系数的稳定性、时变性并对其做统计衡量,并使用经典CAPM和条件CAPM做两阶段计量检验都得出风险β系数不可靠的结论。在加入更多解释变量后的检验结果是模型显著,市场风险显着,而其他解释变量的显着性在个股和行业中具有差异性,这种差异性目前没有发现可以识别的方法。风险β不可靠的原因在于β系数的计算是基于历史收益率的波动,而不是能够反映未来的奈特不确定性。第4章讨论资产风险和收益非对称的定价偏差能否被加以利用从而实现超额收益的问题。本章是以最具有代表性的基金公司绩效检验作为风险和收益非对称是否可被识别的证据。基金公司大多宣称他们能够凭借专家理财以及规模优势可以做到优化配置为投资者获取丰厚的收益,并且可以针对不同风险收益偏好投资者的要求提供差异化投资风格的基金供其选择,研究结论表明事实并非如此。本文应用叁因子模型以及引入T-M模型二次项的叁因子模型,对我国积极管理型开放式股票型基金公司总体的收益率(EW和VW方法计算)的绩效做了实证检验,得到叁个结论：一是我国基金公司总体上不存在超越市场的能力。在进行分时段回归后发现,基金公司随市场走势改变而变换投资风格,但绩效指标α仍然为0。；二是基金公司规模与基金绩效无关；叁是宣称不同投资风格的基金公司的实际投资风格趋同。通过基金公司的绩效检验结果说明尽管收益与风险存在非对称性,但是却无法利用这种非对称性来实现超额回报。进一步说明金融市场的复杂性。风险与收益的非对称性的一个直接结果是资产定价偏差。第5章讨论了股票价格高估现象的原因。资产定价偏差的具体表现就是资产价格高估和低估,鉴于资产价格高估所形成的资产泡沫的危害性,本章重点分析价格高估现象。由于拍卖市场存在的“赢者的诅咒”的现象,证券市场中价格高估的现象就会经常出现,甚至可以说是一种常态。本文分别分析了股票上涨,盘整与下跌叁种状态下“赢者的诅咒”现象的原因,并指出通过信息快速、完整和准确传播来降低“赢者的诅咒”,但是,由于“动物精神”的原因,“赢者的诅咒”不可能完全避免。人的有限理性和信息不完全对于经典金融理论假设的违背是资产价格偏差的重要原因。本文还重点分析了货币政策不对称操作因素对于价格高估具有制度性的影响。第6章通过一个一般化的模型分析了资产价格泡沫,通过回顾分析理性泡沫基本理论的基础上,明确提出资产泡沫是在代表性主体的有限理性和不完全市场中形成的非理性泡沫。本文重新定义了泡沫的衡量方法,从美国次级抵押贷款购房者(股票市场投资者)的有限理性入手,借鉴有关庞氏骗局的研究文献构建了一个资产泡沫模型,文章最后给出了泡沫破裂的具体条件,并提出了预防泡沫的几点建议。第7章为结论和建议。本文创新主要有如下叁点：一是首次定义β系数的稳定性和时变性,并构造统计量对其做统计衡量。统计计量结果是β系数的并不稳定而且具有时变性,因而使用这个不可靠的β系数来衡量风险的方法和实践都是有偏差的,并且通过实证研究发现无法利用风险与收益非对称性去获得超额收益；二是首次使用奈特不确定性理论来解释资产定价偏差的原因。尽管不确定性这个名词在经济金融理论中早已有之,但是已有文献中不确定性名词的使用都是与风险等同,而没有加以区分；叁是重新定义资产泡沫,并创新性地对于资产价格高估原因给出一个初步的模型分析,该模型描述了资产定价泡沫偏差的产生,发展和破灭的动态过程。
肖奎喜[7]2005年在《我国开放式证券投资基金的业绩评价》文中研究指明2001年9月,我国第一只开放式证券投资基金——华安创新基金正式成立,改变了我国证券市场基金品种过于单一的局面,2002年8月后,我国停止了封闭式基金的发行,尔后,开放式基金进入了一个快速发展的阶段。截止2004年12月底,我国开放式基金已经突破了100只,无论在数量上还是在规模上都远远超过了封闭式基金,并且迅速成为我国证券市场上举足轻重的机构投资者。随着开放式基金的快速发展,其投资绩效引起了人们的普遍关注,开放式基金是否真正地体现出了专家理财的能力,能否为基金持有人带来良好的收益,同时,在中国这样一个新兴证券市场上,基金的业绩能否超越市场表现,这些问题都是人们关注的焦点。正因为如此,对开放式基金的业绩进行全面客观地评价就显得尤为迫切。虽然国外对证券投资基金业绩评价的理论已经非常成熟,实证研究也非常深入,但国内在基金业绩方面的研究多数是针对封闭式基金进行的,而对开放式基金的业绩进行评价的文献还不多见,尤其是对其投资绩效进行全面系统的评价几乎还是一片空白。鉴于上述原因,本文借助已有业绩评价理论,结合我国证券市场的实际,采取理论分析和实证分析相结合的方法,对我国开放式基金的业绩进行了较为准确客观的评价,从已有文献来看,其系统性和全面性在国内可以说还是首次的。下面是本文的主要内容: 第一部分(第1、2章)为导言及文献综述。这部分内容阐述了本文的研究背景与动机,介绍了本文的研究方法与技术路线。然后,系统地回顾了与基金业绩评价有关的经典理论和评价方法,并将国内外学者的实证研究成果予以归纳和总结,笔者还针对基金业绩评价中存在的问题提出了相应的看法,这部分内容为我们对开放式基金的业绩进行实证研究奠定了坚实的理论基础,其中,对已有业绩评价实证结果的系统归纳也是本研究的理论贡献之一。 第二部分(第3、4、5、6、7、8章)是开放式基金业绩评价的主体部分。这一部分首先对所要进行实证评价的38只股票型开放式基金进行了简介,还选取了业绩评价的比较基准。然后,采用分年度检验方法,运用多种评价模型对股票型开放式基金未经风险调整的收益和经风险调整的业绩进行了衡量。在未经风险调整收益方面主要检验了开放式基金的日净值增长率及累计净值增长率。风险调整业绩主要评价了开放式基金的夏普指数、特雷诺指数、信息比率、M2指标和詹森阿尔法值。浙江大学博士学位论文我国开放式证券投资基金的业绩评价—基于股票型开放式基金的实证分析 通过研究发现我国开放式基金的业绩具有如下特征:一是开放式基金的业绩在不同年份差别很大。2003年是开放式基金投资收益最好的年份,而2002年和2004年里的业绩却不如人意,不过多数基金能够超越市场收益,从长达两个年度内的检验发现,我国开放式基金在一定程度上体现了专家理财的能力。国外大多数研究发现基金并不能战胜市场,我们的结论与其相反,这从另一个侧面也表明我国证券市场的效率还不高。 二是不同时间内基金的业绩排名在变化很大,随着运行时间的增长,有些原来业绩非常好的基金排名可能下降得很快,而新成立的基金反而可能排在前端,表明更长运行时间并不一定有助于基金业绩的提高;另外,消极型指数型基金虽然总费用率较低,但并没有比积极型基金的业绩好,其业绩在全部基金中的排名都非常靠后;从对基金的规模考察结果来看,不同规模开放式基金的业绩并没有明显差异,基金规模的增大对其业绩的提高没有显着的作用,这方面的结论将有助于改变人们认为在基金发行时规模越大越好的观念。 叁是开放式基金显示出了一定的证券选择能力,却很少具备显着的市场时机把握能力。TM模型和HM模型及相应的叁因素模型下的检验结果都发现,大部分基金没有能够通过估计未来市场的行情来及时调整其投资组合中的风险资产和无风险资产的比例。通过对2003年巧只基金的个案分析,发现开放式基金在对市场趋势进行预测时表现出明显的羊群行为。这方面的结论表明即使是基金公司这样具有强大研究实力的机构投资者也难于准确地预测市场走向。 四是开放式基金的业绩持续性不强。基金仅在短期内(1一3个月)出现过显着的业绩持续性现象,在更长时间内业绩持续性现象则消失了。不但如此,在短期内还出现了显着的业绩反转现象,表明基金过去的业绩并不包含对未来业绩有用的信息,投资于过去表现好的基金在未来不一定会受益,这方面的结论对基金投资者的决策是有意义的。 第叁部分(第9章)对开放式基金的业绩和流动性交易的关系进行了研究。检验发现,我国开放式基金在2003年普遍表现为因赎回量大于申购量而引起基金资产净值的减少,而在2004年上半年基金整体表现为净申购;另外,小型基金的申购率和换手率都要比大型基金高;开放式基金的业绩与其申购率呈正向关系,而业绩与其赎回率之间没有明显的关系,绩差基金并不一定就因其业绩不好而受到投资者的惩罚被赎回,另一方面,绩优基金的赎回率不见得就低于绩差基金,本文专门就我国开
李成刚[8]2012年在《基于定单流的证券投资策略研究》文中研究表明Markowitz和Tobin提出均值-方差模型，标志着现代证券投资组合理论发展的开端。从此，各国学者对均值-方差模型进行了深入的研究，以均值-方差模型为基础建立了不同的投资组合，提出了不同的投资策略。另一方面，金融市场微观结构理论的发展，为证券投资组合理论的发展提供了新的发展方向。作为市场微观结构理论的一个核心变量——定单流，不仅具有明确、直观的涵义，而且能够刻画资金的流向，具有丰富的信息含量，反映了投资者的投资组合再平衡行为。因此，本文利用定单流刻画资金的流向，选择投资股票和板块，构建基于定单流的证券投资策略，分析投资策略的风险，为证券投资者的投资策略提供参考，指导投资者的投资决策。首先，本文引入定单流刻画资金的净流入和净流出，根据资金的流向选择股票和板块，提出了基于定单流的股票和板块选择方法。采用事件研究法分析了证券分析师推荐股票和板块的总体特征。根据这些特征，采用朴素贝叶斯分类（NaiveBayes Classifier，简称NBC）方法分别将深证成指指数股票和所有板块分为符合这些特征的股票和板块以及不符合这些特征的股票和板块，筛选出符合这些特征的股票和板块，计算其收益率，并与证券分析师推荐的股票和板块收益率以及深证成指指数收益率进行比较分析。实证结果显示，基于定单流的股票和板块选择方法获得的收益率比分析师推荐的股票和板块收益率更高，也比指数的收益率更高，并能获得显着的超额收益率。其次，本文将定单流引入证券投资策略的构建中，提出了基于定单流的静态投资策略。从投资者期望效用最大化角度，将定单流引入投资组合模型，根据定单流指标确定组合权重，构建基于定单流的证券投资组合模型。在只含有风险资产以及同时含有风险资产和无风险资产两种情况下，通过数学推导，得到基于定单流的证券投资组合模型的最优投资权重。在此基础上，提出基于定单流的静态投资策略，根据定单流指标确定投资策略的最优权重。选取深市A股前30只股票进行实证分析，结果表明根据定单流指标确定投资权重，能取得比均值-方差模型和市场指数更高的投资收益。再次，考虑多个投资时期，从投资者期望效用最大化角度，引入定单流指标建立含有交易成本的多期动态投资组合模型。在各个投资时期，根据定单流冲击系数动态调整组合权重。采用数学推导求解动态组合投资模型的最优权重。然后，提出基于定单流的动态投资策略，根据定单冲击系数动态调整投资策略的投资权重。选取深市A股前30只股票进行实证分析，结果表明基于定单流的动态投资策略不仅能跑赢市场指数，而且能获得比均值-方差投资组合更好的投资收益。最后，本文分析了基于定单流的证券投资策略的风险。基于定单流，提出定单冲击系数，构建定单冲击系数与收益率的二元GARCH模型，检验定单冲击系数与收益率之间的波动溢出效应。在此基础上，根据定单冲击系数的波动分析收益率的波动，分析基于定单流的证券投资策略的风险。将深证综指指数股票分为高定单冲击系数组合与低定单冲击系数组合，比较不同定单冲击系数组合的风险，并进行评价。结果表明，收益率与定单冲击系数之间存在双向波动溢出效应；高定单冲击系数组合的收益率比低定单冲击系数组合更高，但是其风险也更大，说明本文构建的基于定单流的证券投资策略在获得高收益的同时，也承担着高风险。评价结果显示，与低定单冲击系数投资组合相比，高定单冲击系数投资组合能获得更高的风险溢价。
赵宏宇[9]2006年在《风险框架下的证券投资基金资产配置研究》文中指出资产配置是以不同资产类别的收益情况与投资人风险偏好为基础，构造基于一定风险水平的最适投资组合，是证券投资基金投资管理及决策过程中的决定性环节。同样，风险是影响证券投资基金资产配置决策的重要因素，有效的风险管理可以降低基金投资风险，控制发生极端投资损失的可能性。因此，从本质上讲，证券投资基金管理就是通过优化资产配置，构建最佳的投资组合，并利用有效地控制和分散风险的方式来获取稳定或超额的收益。本文正是通过理论和实证的研究方法，探讨如何在不同的风险框架下构建最优的证券投资基金资产配置模型及投资管理决策体系。证券投资基金资产配置一般划分为战略资产配置(SAA)和战术资产配置(TAA)两个层面的管理类型。战略资产配置又叫政策性资产配置，可以理解为一种长期的资产配置决策，即通过寻求一种长期并在各种可选择的资产类别上分配投资比例来控制风险和增加收益，以实现投资目标。一般认为，战略资产配置是实现投资目标的重要保证，是证券投资基金最首要的最基本的业绩源泉。战术资产配置则是指基金经理通过对市场波动性的有效预测并在中期或短期内对长期资产配置比例的某种偏离，尽而获取额外的收益，因此，在短期的市场波动中，战术资产配置就成了基金在市场中获利的重要技术手段，是证券投资基金中短期投资管理过程中的决定环节。Markowitz(1952)的现代资产组合理论(MPT)和W．Sharpe(1962)的资本资产定价理论(CAPM)，是最具有影响和指导意义的现代投资决策理论的基础。在投资组合理论中，投资者往往通过对各种资产的有效配置以达到分散风险并获取最大的投资回报目标，同时利用不得买空及要求必要回报率的条件下，将投资组合风险最小化，并据此形成有效前沿。为更精确度量风险的回报能力，随后Sharpe(1966，1975)利用均值—方差法(M-V)的框架，并用标准差作为风险的衡量值，在每单位风险下，求其期望回报的最大化，为此均值—方差(M-V)优化方法和模型奠定了资产配置决策的一般框架。然而，方差标准差并非是投资者在面对各种风险时最为精确的衡量方法，投资者往往凭借着对各种投资收益与现实情况的判断，对风险度量有特定的需求。而且，证券投资市场风险的来源变得越来越复杂，证券投资基金的任何投资组合都是在承担一定风险的前提下获得收益的，证券投资基金在进行资产配置决策时，必须同时对其投资组合所承担的风险进行科学度量，选择有效的风险度量方法在证券投资基金资产配置管理决策中也变得越来越重要。因此，考虑到在不同的风险框架下，满足证券投资基金资产管理者对风险的不同特定需求，构建最优资产配置决策模型，让投资回报最大化，便是本文研究的目的所在。基于此，本文在研究风险框架下的证券投资基金资产配置时，主要考虑了证券投资基金资产配置管理中具有实用性和广泛性的风险度量要素，即风险厌恶系数(γ)、系统性风险(β)值、跟踪误差(TEV)、风险在险值(VaR)、下偏矩(LPMs)和风险预算(Risk-Budgeting)，从而构建了证券投资基金的风险框架体系。然后，以Markowitz的投资组合理论-均值方差MV模型为基本资产配置决策框架，将模型的风险框架体系延伸到多个角度，并进行理论、实证和比较分析。在本文的实证研究中，以中国股票市场和债券市场为证券投资基金的主要资产选择对象，即资产的风险和收益标的，然后通过构建资产配置模型并进行实证分析得出了如下结论：(1)以考虑基金投资人对风险的偏好程度为风险约束因素，选择投资人的风险厌恶系数(γ)为风险约束指标，构建最适的基金资产配置模型。结果发现，投资者的风险厌恶水平γ对证券投资基金的资产配置有着显著的影响，投资者风险厌恶水平高，则高风险资产的配置比例相对较低；(2)以市场风险为证券投资基金的主要风险来源，选择系统性风险(β)值为风险约束指标，构建最适的基金资产配置模型。结果发现，运用β系数对证券投资基金投资组合的风险加以测度，并在此基础上建立基金资产配置决策更具有相对的合理性；(3)以基金经理的积极投资风险为风险控制目标，选择跟踪误差(TEV)为风险约束指标，构建最适的基金资产配置模型。结果发现，当对证券投资基金投资组合总风险额外加以限制为固定常数时，在此基础上求得其最优资产配置及有效前沿，这样就使得在基于TEV约束框架下的资产配置决策能够显着提高基金投资组合的业绩；(4)以研究基金资产的可能损失为风险度量基础，选择风险在险值(VaR)为风险约束指标，构建最适的基金资产配置模型。结果发现，当证券投资基金的资产配置模型在满足了投资人针对风险在险值(VaR)的约束需求时，提供了一种在实践中较为有效的资产配置决策方法；(5)以满足下方风险厌恶者的投资需求，选择下偏矩(LPMs)为风险约束指标，构建最适的基金资产配置模型。结果发现，下偏距LPMs约束框架下的证券投资基金资产配置决策对于下方风险厌恶的投资者来说，至少与传统的均值-方差(MV)优化技术方法一样有效；(6)以研究如何在度量和分解证券投资基金总风险的基础上进行资产配置决策，选择和应用风险预算(Risk-Budgeting)作为风险框架。研究认为，度量和分解证券投资基金总风险并加入风险预算(Risk-Budgeting)约束时，进行证券投资基金资产配置是控制证券投资基金总风险的有效方法。最后，本文以中国证券市场中的封闭式和开放式基金为对象，对中国证券投资基金的资产配置风格和资产配置政策进行了实证检验和分析，目的是从证券投资基金管理者的资产配置的行为特征和资产配置政策对基金收益的贡献特征两个方面，来研究证券投资基金的资产配置决策体系、应用模型和风险特征。研究结论如下：(1)通过基于组合的风格分析方法，对30只股票型证券投资基金的资产配置风格进行了实证检验，研究结果表明，中国证券投资基金资产配置严重趋同，风格特征也呈现趋同化，而且投资风险分散化特征较弱，尚未形成特色鲜明的资产配置风格特征。证券投资基金资产配置风格已广泛被基金管理者和投资者所接受，基金经理可根据风格分析进行资产配置和风险监控活动，也就是说控制资产配置风格也就成为基金经理风险监控和投资决策的重要方面。(2)通过对94只中国证券投资基金的政策配置政策进行实证分析，可以看出资产配置政策对中国证券投资基金的业绩贡献并不明显，而积极管理(选股和择时)却是提高基金业绩的重要因素。这一点与一般所认为的资产配置政策是一种长期资产配置决策模型的应用和证券投资基金业绩的重要贡献来源完全不同。中国证券投资基金管理者需要尽快完善资产配置管理及决策体系，制定并执行适合于基金自身投资特点，且又具有投资指导意义的资产配置决策模型，从而形成稳健的资产配置风格和投资理念，以满足基金投资者投资需求。总之，本文主要针对证券投资基金的属性和资产配置特征，从风险角度出发研究了不同风险因素对证券投资基金资产配置决策的影响，通过构建基于不同风险框架下的资产配置模型，获得了理论和实证上的研究结论。
侯成琪[10]2005年在《非正态分布条件下的投资组合模型研究》文中指出作为金融学的一个重要分支,投资组合理论主要解决如何把个人和机构所拥有的财富在诸如股票、债券、以及衍生证券等各种资产中进行最优配置的问题。 现代投资组合理论的产生以1952年马克维茨提出均值—方差模型为标志。迄今为止,对投资组合理论的研究主要在收益—风险占优和期望效用最大化这两个分析框架下进行。这两个分析框架各有所长:在收益—风险占优的分析框架下取得的研究成果便于应用,期望效用最大化的分析框架则长于理论分析。不管是采用均值—风险占优的分析框架还是采用期望效用最大化的分析框架来研究投资组合理论,均值—方差模型都是研究的逻辑起点,所有的研究都可以看作是对均值—方差模型的改进和完善。 对于均值—方差模型来说,正态分布假设是非常重要的。在收益—风险占优的分析框架下,只有当风险资产的收益率服从正态分布时,方差才是最好的风险度量。在期望效用最大化的分析框架下,只有当投资者的效用函数为二次函数或者风险资产的收益率服从正态分布时,均值—方差模型才符合期望效用原则。 然而,国内外许多实证研究都表明,风险资产的收益率具有偏态和过度峰态等非正态分布特征,风险资产的收益率并不服从正态分布。因此,在非正态分布条件下研究投资组合理论是非常有必要的,具有重要的学术价值和应用价值。 本文采用收益—风险占优的分析框架,研究非正态分布条件下的投资组合模型,主要研究内容如下: 第一章——绪论 从投资组合理论的四种研究方法入手分析了投资组合理论的研究现状,针对风险证券的收益率不服从正态分布这种情况,提出在非正态分布条件下研究投资组合理论。 第二章——中国股票收益率非正态分布特征的实证检验 利用我国股市的历史数据,对我国股票收益率的非正态分布特征进行了实证检验,发现不管是单利收益率还是连续复利收益率,不管是日收益率、周收益率还是月收益率,都明显的不服从正态分布。这说明需要修正原有的正态分布假设,在非正态分布条件下研究投资组合理论。 第叁章——非正态分布:一个理论解释 首先分析了有效市场假设与正态分布假设之间的关系,指出有效市场假设只是正态分布假设成立的必要而非充分条件:然后采用行为金融理论和复杂科学理论分析了市场是非有效的,即正态分布
参考文献：
[1]. 债券投资组合管理策略及其实证研究[D]. 杜习瑞. 东北财经大学. 2007
[2]. 条件风险价值（CVaR）在投资组合理论中的应用研究[D]. 巩前锦. 中南大学. 2003
[3]. 数学规划在非系统风险组合投资中的应用[D]. 李阿娜. 中北大学. 2017
[4]. 股票组合投资的稳健统计分析方法研究[D]. 李雄英. 暨南大学. 2016
[5]. 基于不同频率数据的套期保值与投资组合理论与实证研究[D]. 杨文昱. 湖南大学. 2015
[6]. 资产定价偏差分析[D]. 王兴运. 辽宁大学. 2016
[7]. 我国开放式证券投资基金的业绩评价[D]. 肖奎喜. 浙江大学. 2005
[8]. 基于定单流的证券投资策略研究[D]. 李成刚. 电子科技大学. 2012
[9]. 风险框架下的证券投资基金资产配置研究[D]. 赵宏宇. 四川大学. 2006
[10]. 非正态分布条件下的投资组合模型研究[D]. 侯成琪. 武汉大学. 2005
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