基于CVaR风险度量的投资组合优化决策

发布时间：2018-01-08 04:33

  本文关键词：基于CVaR风险度量的投资组合优化决策　出处：《统计与决策》2012年15期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：投资组合优化问题依赖于风险度量方法和投资组合收益率分布函数的选取。针对收益率通常不服从多元正态分布以及均值—方差模型低估了投资组合发生重大损失的风险,文章利用多元广义双曲线分布来拟合投资组合收益率,从而更加灵活地捕捉收益率数据的偏态和尖峰厚尾特征;使用CVaR代替方差和VaR来度量金融资产重大损失风险,进而建立均值—CVaR投资优化模型。实证研究结果表明,相对于均值—方差模型,均值—CVaR能够更好地反映投资组合收益率分布,提高投资者控制投资风险的能力。
[Abstract]:The problem of portfolio optimization depends on the selection of risk measurement method and portfolio return distribution function. In view of the return rate, the multiple normal distribution and the mean-variance model underestimate the significant loss of the investment portfolio. The risk of loss. In this paper, the multivariate generalized hyperbolic distribution is used to fit the return rate of the portfolio, so as to capture the skewness of the yield data and the characteristics of the sharp and thick tail more flexibly. Using CVaR instead of variance and VaR to measure the risk of significant loss of financial assets, and then to establish the mean Cvar investment optimization model. The empirical results show that compared to the mean-variance model. The mean value-CVaR can better reflect the portfolio return distribution and improve the ability of investors to control investment risk.
【作者单位】： 南京审计学院金融学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70901077);国家自然科学基金资助项目(71002109) 教育部人文社会科学青年基金资助项目(09YJC790266) 南京审计学院人才引进项目(NSRC10014)
【分类号】：F830.59;F224
【正文快照】： 0引言Markowitz于1952年提出的组合投资理论与方法奠定了均值—方差分析框架,开创了对金融风险进行定量测度与防范的先河,是后续许多其他理论研究的基础。随着金融实践不断深化和金融计量建模技术的发展,该理论的不足之处也逐渐凸现出。一方面,传统的均值—方差模型假设投资

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1395677