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基于Expectile回归的组合投资决策研究

2020-12-08阅读(350)

基于Expectile回归的组合投资决策研究

论文摘要

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投资决策的需求,需要考虑新的风险测度方法与建立新的组合投资决策模型。风险测度指标经历了从矩风险测度到分布（尾部）风险测度的变化,其中ES（Expected Shortfall）风险具有较好的数理性质,不仅克服了VaR风险的不足,还兼具了VaR风险的优点。此外,基于回归分析的组合投资决策模型受到了越来越多的关注。为此,本文基于Expectile回归讨论组合投资决策问题。本文建立了均值-ES组合投资模型,为解决其计算困难,在理论上将其转化为一个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。更进一步,考虑到大规模资产组合投资需要,在基于Expectile回归的均值-ES组合投资决策模型中增加权重约束,建立带有权重约束的最小ES组合投资决策模型,研究了LASSO、自适应LASSO和弹性网惩罚等最小ES高维组合投资决策。实证方面,首先选取沪深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。其次选取沪深300指数的股票日收益率作为研究对象,对其中的300支成分股进行组合投资决策,从众多的金融资产中筛选出较少的金融资产进行组合投资,极大地提高了组合投资管理效率。本文研究工作,在理论上将均值-ES组合投资模型转化为一个Expectile回归问题,并给出其求解方案,丰富了组合投资决策研究内容。在实践中,本文所建立的模型能够处理大规模资产组合投资决策问题,从中选择贡献较大的资产进行组合投资,降低资产管理成本,提高管理效率,并且能够取得较高的收益风险比,对于机构投资者有一定的决策参考价值。

论文目录

  • 致谢
  • 摘要
  • abstract
  • 第一章 绪论
  •   1.1 选题背景
  •   1.2 研究目的和意义
  •     1.2.1 研究目的
  •     1.2.2 研究意义
  •   1.3 研究综述
  •     1.3.1 组合投资模型与方法
  •     1.3.2 Expectile回归模型与方法
  •     1.3.3 正则化高维数据模型与方法
  •   1.4 研究内容和研究方法
  •     1.4.1 研究内容
  •     1.4.2 研究方法
  •   1.5 论文创新和结构安排
  •     1.5.1 主要创新
  •     1.5.2 结构安排
  • 第二章 Expectile回归模型与方法
  •   2.1 传统Expectile回归
  •     2.1.1 模型表示
  •     2.1.2 模型估计
  •     2.1.3 模型预测
  •   2.2 正则化Expectile回归
  •     2.2.1 模型表示
  •     2.2.2 模型估计
  •     2.2.3 模型评价
  •     2.2.4 数值模拟
  • 第三章 基于Expectile回归的均值-ES组合投资决策
  •   3.1 均值-ES组合投资模型与方法
  •     3.1.1 ES风险测度
  •     3.1.2 均值-ES风险组合投资模型
  •   3.2 均值-ES组合投资模型求解
  •     3.2.1 理论分析
  •     3.2.2 求解方案
  •   3.3 实证研究
  •     3.3.1 数据选取
  •     3.3.2 组合投资结果分析
  •   3.4 研究结论
  • 第四章 基于正则化Expectile回归的ES风险高维组合投资决策
  •   4.1 带有权重约束的最小ES组合投资模型
  •     4.1.1 模型建立
  •     4.1.2 惩罚函数比较
  •   4.2 基于正则化Expectile回归的组合投资模型求解
  •     4.2.1 模型参数估计
  •     4.2.2 约束参数选择
  •   4.3 实证研究
  •     4.3.1 数据选取
  •     4.3.2 组合投资结果分析
  •   4.4 研究结论
  • 第五章 总结与展望
  •   5.1 研究总结
  •   5.2 研究展望
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况

    • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 丁晓涵

    导师: 许启发,段开峰

    关键词: 组合投资,风险,均值模型,回归,高维数据

    来源: 合肥工业大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,经济与管理科学

    专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资

    单位: 合肥工业大学

    基金: 国家自然科学基金项目(71671056),国家社会科学基金资助项目(15BJY008),教育部人文社会科学研究规划基金项目(14YJA790015)

    分类号: F224;F830.9

    总页数: 63

    文件大小: 2909K

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