基于最優(yōu)增長(zhǎng)路徑的多期投資組合選擇及其動(dòng)態(tài)調(diào)整研究.pdf

1、隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，投資業(yè)對(duì)投資組合理論和實(shí)踐方法的需求越來越大，廣大投資者也需要相應(yīng)的適合中國(guó)股票市場(chǎng)的投資理論來指導(dǎo)實(shí)踐。 因此，本文將研究的主要范圍設(shè)定為包括“戰(zhàn)略投資”（Strategic Investment）、“戰(zhàn)術(shù)投資”（Tactical Investment）及其績(jī)效評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估在內(nèi)的投資組合理論，以求達(dá)到如下目的： 在“戰(zhàn)略投資”層面上，本研究的目的為： 1）從理論上，提出基于VaR-Kell

2、y體系的新模型以彌補(bǔ)現(xiàn)有的投資組合模型所存在的缺陷，以滿足實(shí)際投資活動(dòng)的需求。 2）在實(shí)踐中，通過對(duì)不同投資策略在中國(guó)股票市場(chǎng)的實(shí)證來比較各類投資策略在中國(guó)股票市場(chǎng)的優(yōu)劣，為投資者提供相應(yīng)的參考。同時(shí)，對(duì)所提出的新模型在中國(guó)股票市場(chǎng)上進(jìn)行實(shí)證。 在“戰(zhàn)術(shù)投資”層面上，本研究的目的為： 1）從理論上，研究Black-litterman模型的求解方法，以期提供更加合理的求解方法。 2）在實(shí)踐中，用最優(yōu)權(quán)重因子

3、法對(duì)“戰(zhàn)術(shù)投資”策略中的信號(hào)個(gè)數(shù)、信號(hào)類別（高頻信號(hào)及低頻信號(hào)）進(jìn)行研究，以了解信號(hào)個(gè)數(shù)及信號(hào)類別對(duì)“戰(zhàn)術(shù)投資”績(jī)效的影響。 在績(jī)效評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層面上，本研究的目的為： 1）從理論上，研究新的基于VaR體系的投資績(jī)效評(píng)估方法，并與其他方法做相應(yīng)的比較。 2）提出新的模型對(duì)分類信息條件下的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行估算。 在實(shí)證方法上，本文以中國(guó)A股市場(chǎng)的部分行業(yè)的股票數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)模擬的數(shù)據(jù)及上證指數(shù)的高頻數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，

4、采用matlab,eview等工具進(jìn)行編程及計(jì)算機(jī)仿真模擬。 本文所作的主要工作和有關(guān)結(jié)論如下： 首先，在對(duì)“不加入安全約束條件下各類投資策略”進(jìn)行了研究，由于這些傳統(tǒng)的投資策略沒有加入安全約束條件，即沒有把風(fēng)險(xiǎn)考慮進(jìn)去。而且，從實(shí)證的結(jié)果來看，投資績(jī)效不是很理想，因此，我們僅僅將此類投資結(jié)果列出作為廣大投資者參考之用，不推薦在實(shí)際的投資活動(dòng)中采用這些方法。 其次，對(duì)“加入安全約束條件下各類投資策略”進(jìn)行了研究，

5、本文提出了基于VaR及Kelly增長(zhǎng)體系的“基于最優(yōu)增長(zhǎng)路徑的增長(zhǎng)-安全模型”。該模型相對(duì)其他的模型而言，在風(fēng)險(xiǎn)度量上采用VaR方法，較以前的以方差等指標(biāo)作為風(fēng)險(xiǎn)度量的方法有了一定的改進(jìn)，在收益的衡量方面，采用Kelly增長(zhǎng)體系替代傳統(tǒng)的收益衡量體系，并在離散條件下，用基于情景分析的方法計(jì)算其相應(yīng)的結(jié)果。該模型既值得作進(jìn)一步深入研究，也可作為用于投資活動(dòng)的一種實(shí)踐工具。 在對(duì)“戰(zhàn)術(shù)投資”的研究上，本文討論了“最優(yōu)權(quán)重比例模型（O

6、AF模型）”和Black-Litterman模型中的部分問題。我們發(fā)現(xiàn)：只要信號(hào)之間的（超過基準(zhǔn)的超額收益率）之間的相關(guān)系數(shù)不全為零，采用最優(yōu)權(quán)重因子法（OAF）中，可以顯著地提高“信息比率”。同時(shí)，建議使用高頻信號(hào)，并說明了采用多的信號(hào)數(shù)量對(duì)提高“信息比率”作用不大。 同時(shí)，本文對(duì)Black-Litterman模型的傳統(tǒng)求解過程進(jìn)行了質(zhì)疑，指出了Idzorek（2002）的求解方法的錯(cuò)誤之處，并給出了相應(yīng)的解決方法。

7、此外，在對(duì)“投資績(jī)效評(píng)估”的研究上，本文提出了基于VaR體系的投資績(jī)效評(píng)估方法：“收益-VaR比率”。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在正態(tài)分布條件下，用夏普比率和用收益-VaR比率得到的績(jī)效排名是一致的。然而，在非正態(tài)分布條件下，兩種方法得到的結(jié)果卻有可能不相同。 最后，在研究分類信息條件下的風(fēng)險(xiǎn)估算問題時(shí)，本文提出了基于高頻數(shù)據(jù)的分類信息混合分布GARCH類模型，考察好消息、壞消息對(duì)上證指數(shù)波動(dòng)性的影響，比較了不同GARCH類模型得出的結(jié)論。