基于CVaR两步核估计量的投资组合管理

发布时间：2017-06-27 10:08

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【摘要】：在不做任何分布假设的条件下,利用非参数核估计方法对风险度量条件风险价值(conditional value-at-risk,CVaR)进行估计,得到CVaR的两步核估计公式.然后用估计出来的CVaR代替理论上的CVaR建立均值-CVaR模型,实现对风险估计与投资组合优化同时进行,并基于迭代思想设计求解该模型的简单算法.蒙特卡洛模拟结果表明基于两步核估计方法的投资组合优化模型和算法比现有的方法更加有效,估计出来的组合边界误差更小.引入无风险资产后,文中的模型和算法同样适用.最后,为说明其应用价值,采用中国A股市场的日收益率数据进行了实例分析.
【作者单位】： 广东财经大学金融学院;中山大学管理学院;广东外语外贸大学金融学院;
【关键词】： 均值-CVaR模型 两步核估计量 组合边界 中国A股市场
【基金】：国家自然科学基金重点资助项目(71231008);国家自然科学基金资助项目(71471045) 中国博士后科学基金特别资助项目(2015T80896);中国博士后科学基金资助项目(2014M562246;2014M560658) 全国统计科学研究计划资助项目(2013LY101) 广东省自然科学基金研究团队资助项目(2014A030312003) 广东省高等学校高层次人才资助项目 广东省高等院校科技创新资助项目(2012KJCX0050) 广东省普通高校特色创新资助项目(人文社科类) 广州市哲学社会科学规划资助项目(14G42)
【分类号】：F832.51;F224
【正文快照】： 0引言投资组合选择的定量分析可追溯到Markowi-tz[1]建立的均值-方差模型,此后,均值-风险框架成为现代投资组合选择理论的基本分析框架之一.用期望收益率度量投资收益已被广泛接受,然而,以收益率的方差作为风险度量指标,则受到多方面的批评.许多学者在批判方差的基础上发展了

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本文编号：489373