基于稀疏優(yōu)化的CVaR投資組合模型的應用研究.pdf

1、投資組合理論是現(xiàn)代金融理論的重要組成部分，在金融市場上,投資組合管理是投資者或投資機構關心的主要問題之一:如何將一定量的資金通過合理分配,分散投資于各種不同的證券上從而實現(xiàn)收益最大化。投資組合中包含的證券數目越多,投資組合的風險越小;但是證券數目過多會導致構建交易頭寸時花費的交易成本越大。另外,如果將大部分資金投資于極個別證券上又會導致非系統(tǒng)風險不能得到有效分散化。除此之外，在現(xiàn)實中我們處于一個有摩擦的金融市場，在市場中有著各種各樣的隱

2、含約束因素,這些因素包括各式各樣的交易費用，整手交易，基數約束，稅收等等,忽略這些因素可能會導致無效的投資組合；當投資組合的決策變量過多即處在高維時，模型的最優(yōu)解在投資組合優(yōu)化過程中容易產生過多的微小權重，從而導致最優(yōu)投資組合中非零權重的個數非常多，同時也會存在某些權重過大的問題。
　　基于此，本文首先給出了投資組合理論，風險度量理論與稀疏優(yōu)化理論的相關文獻綜述，接著介紹VaR風險度量理論的定義、計算方法等，以及VaR的優(yōu)點，缺陷

3、與一致性風險度量理論，從而引出并闡述了CVaR的概念和思想，介紹了CVaR的優(yōu)越性并提出了傳統(tǒng)的Mean-CVaR模型，根據傳統(tǒng)的Mean-CVaR模型的缺陷本文提出了帶交易成本的Mean-CVaR模型與基數約束的Mean-CVaR模型。
　　然后，本文重點是建立了基于稀疏優(yōu)化的Mean-CVaR投資組合優(yōu)化模型，并結合我國證券市場的歷史數據，選取了從2014年1月2日到2015年12月31日的489個交易日的滬深300板塊和中證

4、500板塊中的533只股票數據進行了實證分析。本文把傳統(tǒng)Mean-CVaR模型，L2范數正則化模型，L1+L2范數正則化模型，L0+L2范數正則化模型，L0+L1+L2范數正則化模型分別進行了實證分析與比較分析，得出了以下結論：
　?。?）L2范數正則化可以減小投資組合中的某些大權重的大小，從而達到非系統(tǒng)風險更為分散化的目的。然而L2范數在減少模型中非零權重數目上的效果不理想。
　?。?）L1范數正則化能夠使得模型稀疏化。但