Black-Litterman模型在证券资产配置中的应用研究

发布时间：2017-07-19 10:35

  本文关键词：Black-Litterman模型在证券资产配置中的应用研究

  更多相关文章： 投资组合 Black-Litterman模型 GARCH GARP策略

【摘要】：马科维茨投资组合理论奠定了现代金融学的理论基础,其资产配置手段,即均值-方差模型,在确定最优投资组合中起着无可替代的作用。均值-方差模型实质上是一个最优化模型,使用该模型确定最优投资组合,要么是在给定投资组合预期收益条件下,使得投资组合方差最小；要么是给定风险(投资组合方差)条件下,使得投资组合预期收益最大。均值-方差模型为确定最优投资组合提供了一个基本的分析框架,并在实践中被广泛应用。均值-方差模型包含两个重要的输入变量：一个是投资组合所包含资产的预期收益向量,另一个输入变量是投资组合所包含的各项资产收益的协方差矩阵。经验研究表明,协方差矩阵对最优投资组合的影响比较稳定,而预期收益向量对最优投资组合的影响却比较大,即最优投资组合对预期收益向量的变动非常敏感,预期收益一个很小的变动就可能会导致最优投资组合的权重发生显著改变。另外,均值-方差模型隐含假设了所有投资者对资产的预期收益均持有相同的观点。该假设条件排除了投资者不同的个人主观观点。Black-Litterman模型是继马科维茨的均值-方差后的又一个重要的资产配置模型,该模型在贝叶斯框架下,以CAPM均衡超额收益为中性出发点,将市场均衡与投资者个人关于资产预期收益的主观观点相结合,给出了贝叶斯框架下的后验分布,并以该后验分布为基础,使用均值-方差模型,给出了Black-Litterman最优的投资组合。与马科维茨的均值-方差模型相比,Black-Litterman模型在市场均衡预期收益和投资者个人观点与最优投资组合之间建立了一个复杂的映射关系。经验研究表明,Black-Litterman模型可以灵活地将投资者个人观点融入最优投资组合之中,突破了均值-方差模型的局限性。同时,极大地降低了最优投资组合对资产预期收益变动的敏感性。使用Black-Litterman模型构建最优投资组合,需要确定CAPM均衡收益、市场风险厌恶系数、投资者个人观点的模型表述、投资者个人观点的不确定性,以及如何得到预期收益的后验分布。在实践中,正确处理这些问题对于利用和推广Black-Litterman模型具有重要的实际应用价值。本文从理论和实证两个方面对Black-Litterman模型加以阐述和解释。理论方面着重阐述Black-Litterman模型输入变量的确定方法,并对该模型做必要的解释。具体来说,本文通过对模型的构成及各参数设定方法进行介绍,详细阐述该模型引入投资者主观观点,以及构建最优投资组合的过程,并给出了模型的数学推导。在实证部分,本文使用GARP策略选取了十只股票作为实证分析的样本,样本时间区间为3年,使用的是日收盘价数据。运用GARCH模型对十只样本股票的超额收益率和波动率进行预测,并以此做为投资者构建投资组合的参考依据。对于不同类型的投资者,由于其自身经验以、对信息的解读和对市场理解的不同,不同的投资者在面对相同的资产时,可能会持有不同的观点。因而,本文假定了两个分别属于激进型和稳健型的投资者,并着重分析投资者个人观点对Black-Litterman模型预期收益率和最优投资组合的影响。实证结果表明,当投资者对资产预期收益的主观观点高于均衡超额收益时,随着投资者主观观点信心水平的不断提升,B-L模型资产预期收益也随之增加,同时,当投资者对资产的预期收益率低于均衡超额收益时,B-L模型资产收益率随信心水平的增加而减小。另外,本文还对Black-Litterman模型最优投资组合权重的敏感性进行了分析。实证结果表明,当投资者对资产的观点收益率高于均衡超额收益时,Black-Litterman模型会相应的增加该资产在投资组合中的权重,减少观点未包含的资产的权重,并且投资组合权重随投资者主观观点信心水平的提升呈现逐渐增加趋势；相反的,当投资者的观点收益率低于均衡超额收益时,投资组合中资产的权重呈随信心水平的增加而减小趋势。
【关键词】：投资组合 Black-Litterman模型 GARCH GARP策略
【学位授予单位】：辽宁大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F831.51
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 绪论12-20
• 0.1 选题背景及研究意义12-14
• 0.1.1 选题背景12-13
• 0.1.2 研究意义13-14
• 0.2 文献综述14-18
• 0.2.1 国外文献综述14-17
• 0.2.2 国内文献综述17-18
• 0.3 研究的主要内容及研究方法18-19
• 0.4 本文的创新与不足之处19-20
• 1 Black-Litterman资产配置模型20-30
• 1.1 Black-Litterman资产配置模型的理论基础20-22
• 1.1.1 马科维茨均值—方差(mean-variance)模型20-21
• 1.1.2 CAPM资本资产定价模型21-22
• 1.2 Black-Litterman模型22-30
• 1.2.1 模型概述22-23
• 1.2.2 Black-Litterman模型参数设定23-27
• 1.2.3 Black-Litterman模型的数学推导27-30
• 2 时间序列方法—GARCH模型30-34
• 2.1 GARCH模型30-31
• 2.1.1 ARCH模型30-31
• 2.1.2 GARCH模型31
• 2.2 GARCH模型的检验31-34
• 2.2.1 ADF检验31-32
• 2.2.2 ARCH效应检验32-34
• 3 Black-Litterman模型的构建34-53
• 3.1 市场均衡超额收益的确定34-41
• 3.1.1 数据选取34-36
• 3.1.2 样本数据与描述性统计36-38
• 3.1.3 均衡超额收益的计算38-41
• 3.2 基于GARCH模型预测收益率与波动性41-46
• 3.3 投资者主观观点设定46-48
• 3.3.1 激进型投资者的主观观点46-47
• 3.3.2 稳健型投资者的主观观点47-48
• 3.4 实证结果比较分析48-53
• 3.4.1 后验收益率的比较48-50
• 3.4.2 投资组合权重的比较50-53
• 4 结论与展望53-55
• 参考文献55-59
• 致谢59

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本文编号：562489