考虑非线性交易费用的CVaR优化模型及实证

发布时间：2019-01-06 15:37

【摘要】：文章在考虑非线性交易费用情形下构建M-CVaR模型,并利用滤波历史模拟法生成收益率情景数据,用二次函数近似实际的交易费用函数,通过分支界定算法对M-CVaR组合选择模型进行实证分析。研究发现,交易费用的存在会减少投资组合的收益,在给定的收益水平下,VaR是小于CVaR的,随着风险的增大,CVaR和VaR差会变小。随着置信度的增大,无论是VaR还是CVaR值都会增大。
[Abstract]:In this paper, the M-CVaR model is constructed under the consideration of nonlinear transaction cost, and the return scenario data is generated by using the filter historical simulation method, and the quadratic function is used to approximate the actual transaction cost function. The M-CVaR combination selection model is empirically analyzed by branch definition algorithm. It is found that the existence of transaction costs will reduce the return of the portfolio. At a given return level, the VaR is smaller than CVaR, and the difference between CVaR and VaR will become smaller with the increase of risk. As confidence increases, both VaR and CVaR values increase.
【作者单位】： 河南科技大学经济学院;
【基金】：河南省社科规划办课题(2015BJJ082)
【分类号】：F224;F830.91

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本文编号：2402985