基于股票配对的最优资产配置策略研究

发布时间：2020-03-27 17:19

【摘要】：随着国内金融市场的快速发展,股票市场大幅度的震荡,受多重因素影响,金融股表现不佳.在这种背景下越来越多的人开始关注合理有效的投资方法,其中资产配置亦广受瞩目.资产配置研究如何将财富在不同资产类别之间进行分配,在能够有效分散风险的同时还能够获取可观的收益,这也即是狭义的投资组合理论.基于这一理论,本文将在不考虑融资融券成本的前提下,以配对资产的最优配置为研究对象,针对股票持有者设计了两类不同风险测度(方差、二次变分)的资产配置模型,并运用动态规划原理得到了相应的HJB方程.另一方面,为了使配对交易策略更符合现实金融世界,我们同时考虑了止损止盈和杠杆约束条件,这也是本文的创新点之一.最后采用宽网格差分法求得最优策略的数值解,并对其进行了敏感性或实证分析.本文主要研究成果如下.首先,我们基于股票协整模型在均值-方差框架下研究了资产的最优配置问题,以生成Pareto最优点为目标建立了最优控制模型,并得到了相应的HJB方程.通过宽网格差分法求解出了Pareto最优点集合-均值方差曲线.针对该模型,我们还基于均值方差曲线分别对相关系数,杠杆约束条件进行了敏感性分析并得出了与实际相符的结论.其次,我们对第三章中的数值格式给出了收敛到粘性解的详细证明,这也为求解HJB方程的数值解奠定了理论基础.最后,我们以二次变分作为风险测度,基于股票配对价差服从O-U过程建立了最优动态资产配置策略模型,通过宽网格差分法求解出最优策略.为了检验该策略在实际金融市场中应用的有效性,我们参照EG两步法选取出了新华保险A股和H股两只股票对其250个交易日的实盘数据进行了动态模拟交易,得到了在不同风险偏好程度下的收益与策略.
【图文】：

曲线,相关系数,曲线,标准差

标准差逡逑图３．１相关系数ｐ取不同值所对应的ＭＶ曲线逡逑图３．１展示了相关系数ｐ取不同值（｛０．６４，邋０．７８．邋０．９｝）所对应的ＭＶ曲线，从图中我们可以逡逑发现在相同范围的风险偏好参数ｄ下，随着Ｐ增加均值方差曲线在标准差方向上延伸更广且逡逑在给定标准差的情形下ｐ越大到期收益也越大．．逡逑１０５逦■逡逑１０４邋■逡逑，。３：逦Ｐ？邋＝邋２逡逑１00邋ｉ逦一邋ｕｕ．．邋‘邋ｉ邋？．．邋ｉ邋－邋？山？．邋ｉ邋…：．山．．ｉ．．邋‘邋Ｉ．邋？．邋ｉ邋…■丨逡逑０逦４逦８逦１２逦１６逦２０逦２４逦２８逦３２逦３６逡逑ｌｉ祖斧逡逑图３．２杠杆约束条件取不同值所对应的ＭＶ曲线逡逑图３．２展示了杠杆约束条件Ｐｍａｉ｜不同值（｛１，２丨）所对应的ＭＶ曲线，从图中我们可知在逡逑相同范围的风险偏好参数＾下，随着＾？？增加均值方差曲线在标准差方向上延伸更广且在逡逑给定标准差的情形下Ｐｍａａ；越大到期收益也越大．逡逑１５逡逑

曲线,杠杆,约束条件,曲线

逦３６逡逑标准差逡逑图３．１相关系数ｐ取不同值所对应的ＭＶ曲线逡逑图３．１展示了相关系数ｐ取不同值（｛０．６４，邋０．７８．邋０．９｝）所对应的ＭＶ曲线，从图中我们可以逡逑发现在相同范围的风险偏好参数ｄ下，随着Ｐ增加均值方差曲线在标准差方向上延伸更广且逡逑在给定标准差的情形下ｐ越大到期收益也越大．．逡逑１０５逦■逡逑１０４邋■逡逑，，。３：逦Ｐ？邋＝邋２逡逑１00邋ｉ逦一邋ｕｕ．．邋‘邋ｉ邋？．．邋ｉ邋－邋？山？．邋ｉ邋…：．山．．ｉ．．邋‘邋Ｉ．邋？．邋ｉ邋…■丨逡逑０逦４逦８逦１２逦１６逦２０逦２４逦２８逦３２逦３６逡逑ｌｉ祖斧逡逑图３．２杠杆约束条件取不同值所对应的ＭＶ曲线逡逑图３．２展示了杠杆约束条件Ｐｍａｉ｜不同值（｛１，２丨）所对应的ＭＶ曲线，从图中我们可知在逡逑相同范围的风险偏好参数＾下，随着＾？？增加均值方差曲线在标准差方向上延伸更广且在逡逑给定标准差的情形下Ｐｍａａ；越大到期收益也越大．逡逑１５逡逑
【学位授予单位】：上海师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F832.51;O241.8

【参考文献】