基于熵補(bǔ)償?shù)腂lacK-Litterman模型的資產(chǎn)配置.pdf

1、隨著我國(guó)金融市場(chǎng)體制的不斷健全與完善，以投資基金為主的機(jī)構(gòu)投資者逐漸壯大，以期貨、期權(quán)和其他衍生品為代表的新興資產(chǎn)頻頻推出。與此同時(shí)，業(yè)界頻現(xiàn)“資產(chǎn)荒”怪象，優(yōu)質(zhì)適宜的大類資產(chǎn)難尋。供需錯(cuò)配背景下，資產(chǎn)配置愈發(fā)受到投資者尤其是機(jī)構(gòu)投資者的青睞。動(dòng)態(tài)調(diào)整大類資產(chǎn)中的配置占比，進(jìn)行組合投資管理顯得尤為重要。
　　本文則試圖從理論研究和實(shí)汪研究?jī)煞矫嬷痔接戀Y產(chǎn)配置問(wèn)題。借助對(duì)資產(chǎn)配置有關(guān)概念的介紹，對(duì)以均值-方差模型、資本資產(chǎn)定價(jià)模型

2、、套利定價(jià)模型、有效市場(chǎng)理論及行為金融理論為主要代表的現(xiàn)代投資組合理論的梳理，提出本文所構(gòu)建的用于資產(chǎn)配置的Black-Litterman模型的基本框架。該模型采用Bayesian方法和逆最優(yōu)化理論，將投資者的主觀觀點(diǎn)融入到均衡資本市場(chǎng)中，便可求出后驗(yàn)收益率向量和協(xié)方差矩陣。最后通過(guò)求解二次規(guī)劃問(wèn)題，獲得最優(yōu)的資產(chǎn)配置權(quán)重。
　　基于Black-Litterman模型，采用時(shí)間序列AR-TGARCH模型和信息熵補(bǔ)償投資風(fēng)險(xiǎn)分析方法

3、，構(gòu)建優(yōu)化后的投資組合。實(shí)證分析表明，該模型較之其他投資組合模型，能夠獲得更高的收益，具有更強(qiáng)的應(yīng)用性，為投資者的資產(chǎn)配置決策過(guò)程提供一個(gè)行之可鑒的思路。
　　本文主要?jiǎng)?chuàng)新性工作體現(xiàn)在:第一，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，利用AR-TGARCH模型預(yù)測(cè)收益率和波動(dòng)率，作為模型的輸入變量，代替純粹意義上分析師的主觀決定，一定程度上解決了投資者觀點(diǎn)形成中缺乏數(shù)理嚴(yán)謹(jǐn)性弊端。第二，采用信息熵補(bǔ)償優(yōu)化投資風(fēng)險(xiǎn)，解決方差度量風(fēng)險(xiǎn)中的誤讀“偽風(fēng)險(xiǎn)”問(wèn)題。第三