基于预测协方差矩阵的风险平价模型分析

发布时间：2023-06-03 12:33

　　如果以收益率的波动率来衡量投资组合的风险,许多投资组合的效果就与其标准差高度相关。在确定的投资权重下,投资组合的标准差仅与其协方差矩阵相关,意味着投资组合的表现优劣取决于模型输入的协方差矩阵。因此有效地预测组合协方差矩阵对于投资组合模型至关重要,传统风险平价模型仅采用历史收益率的协方差矩阵作为模型协方差矩阵输入,本文将结合不同的协方差矩阵预测方法与风险平价模型,探索最适合于风险平价模型的协方差矩阵预测方法。协方差矩阵有多种估计预测方法,本文采取了滚动历史回看法、Ledoit和Wolf收缩估计法与EWMA模型法来估计预测组合的协方差矩阵,再将不同预测方法所得的协方差矩阵输入模型,得到改进后的风险平价模型。进一步地,将等权重资产配置模型,Markowitz均值-方差模型、传统风险平价模型、基于Va R的风险平价模型及改进后的风险平价模型进行比较分析。本文理论部分的研究重点在于探索如何将不同的协方差矩阵预测方法与风险平价模型有效地进行结合并实现;实证部分研究重点在于对比分析各模型的回测效果,以验证模型改进的可行性与有效性。通过实证研究,我们可以找到本文所提的几种协方差矩阵预测方法与风险平价模...

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【学位级别】：硕士

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摘要
abstract
1.绪论
    1.1 研究背景与目的
    1.2 文献综述
    1.3 创新与贡献
    1.4 研究思路与结构
2.风险测度
    2.1 预测协方差
        2.1.1 滚动历史回看法
        2.1.2 收缩估计法
        2.1.3 EWMA模型预测法
    2.2 风险价值
3.资产配置模型理论
    3.1 等权重资产配置模型(Equal-Weight)
    3.2 马科维兹均值-方差模型(Markowitz Mean-Variance)
    3.3 风险平价模型(Risk Parity)
4.实证设计
    4.1 绩效指标选取
        4.1.1 累计收益率
        4.1.2 年化收益率
        4.1.3 年化波动率
        4.1.4 最大回撤
        4.1.5 Sharpe比率
        4.1.6 Calmar比率
    4.2 数据选取与处理
        4.2.1 股票类数据
        4.2.2 债券类数据
        4.2.3 大宗商品类数据
        4.2.4 房地产类数据
5.实证分析
    5.1 数据分析
    5.2 模型实现
        5.2.1 等权重资产配置模型
        5.2.2 均值-方差模型
        5.2.3 传统风险平价模型
        5.2.4 LW-风险平价模型
        5.2.5 VaR-风险平价模型
        5.2.6 EWMA-风险平价模型
    5.3 回测分析
        5.3.1 净值对比
        5.3.2 绩效指标对比
6.总结与展望
    6.1 总结
    6.2 不足与展望
参考文献
附录
致谢



本文编号：3829344