基于GJR-EVT-COPULA和下偏矩的最优资产组合分析

发布时间：2018-11-23 16:17

【摘要】：与方差风险测度相比,下偏矩一方面能够度量下边风险,另一方面通过设置不同的风险因子它可以更广泛的反映投资者的风险偏好。Harlow[1]建立了基于历史数据的均值下偏矩最优投资组合模型,本文考虑建立预测数据下的均值下偏矩最优投资组合模型,并同Harlow的模型进行实证比较。考虑到实际收益数据的时变性、杠杆效应和厚尾特征,引入AR(1)-GJR(1,1)-EVT模型来描述金融时间序列的上述特征,并通过t Copula函数描述资产收益之间的非线性相关性。对基于历史数据的均值-二阶下偏矩模型和基于预测数据的均值-二阶下偏矩模型的投资绩效进行考察。中国股市的实证结果表明,基于预测数据的均值二阶下偏矩模型可以得到更好的投资绩效。
[Abstract]:Compared with the variance risk measure, the lower moment can measure the lower risk on the one hand, On the other hand, by setting different risk factors, it can reflect the risk preference of investors more broadly. Harlow [1] established the optimal portfolio model based on historical data. In this paper, we consider establishing the optimal portfolio model with lower mean partial moment under the prediction data, and compare it with Harlow model. Considering the time-varying, leverage effect and thick-tailed characteristics of the actual return data, AR (1)-GJR (1t1)-EVT model is introduced to describe the above characteristics of the financial time series, and the nonlinear correlation between asset returns is described by t Copula function. The investment performance of the mean-second-order downward-moment model based on historical data and the mean-second-order downward-moment model based on predictive data are investigated. The empirical results of Chinese stock market show that the average second-order downwarping moment model based on forecasting data can get better investment performance.
【作者单位】： 上海交通大学金融工程研究中心;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(71001071,70831004)
【分类号】：F224;F830.59

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2352036