基于动态前景效用的Alpha投资组合模型及实证研究

发布时间：2017-09-28 20:17

  本文关键词：基于动态前景效用的Alpha投资组合模型及实证研究

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【摘要】：经过三十多年的改革开放,我国的经济取得了巨大的成就。金融市场也日益完善,取得了长足的进步,为实体经济的发展提供了重要的金融支持。我国金融市场的发展也带来金融机构和金融中介的发展,这些金融机构和金融中介为广大投资者提供了有益的投资咨询和风险管理服务,在帮助投资者获得财富增长,控制投资风险等方面起到了积极的作用。但是由于我国股票市场建立的时间并不长,市场制度还不完善,存在着诸多的问题,投资者在投资过程中依然面临较大的市场风险。在这样的情况下,构建有效的投资模型帮助投资者在承担一定风险的条件下获得适当的收益,具有重要的现实意义。Markowitz提出了经典的投资组合模型,讨论了在收益和风险之间进行权衡的投资组合理论。Sharp和Linter在投资组合理论的基础上,按照一般均衡分析方法提出了资产定价模型(CAPM),指出资产的收益可以由市场风险因子来解释。但随后的许多研究表明股票资产的收益很难单独由市场风险因子解释,市场上存在着许多“价格异象”。投资者开始研究各种投资方法,期望能获得投资的超额收益。Jensen M C提出了詹森Alpha指标来表示投资所获得的超额收益水平,通过Alpha资产选择来构建投资组合的投资方法都可以统称为Alpha投资方法。在我国股票市场上,如何构建有效的Alpha投资组合模型,在控制投资风险条件下获得超额收益,成为广大投资机构和投资者所期望解决的问题,也是本文研究的主要问题。具体包含以下三个部分:1、从公司价值角度,选取表示多个方面竞争优势的公司价值指标,集成市场趋势指标,建立基于多源信息集成的Alpha资产选择标准,进行风险资产选择。引入无风险资产,与风险资产一起构建变权Alpha投资组合模型。采用融合高频数据的Realized-GARCH模型来描述资产的非正态边缘分布,利用Clayton-Copula函数表示资产之间非线性相关性,建立基于Realized-GARCH-Clayton-Copula函数的VaR模型表示变权Alpha投资组合模型风险约束。在静态前景理论的基础上引入投资者的动态参照点和损失厌恶系数,利用动态前景效用来替代期望效用函数,建立基于动态前景效用的变权Alpha投资组合模型。利用实际数据进行实证,实证结果表明:依据基于多源信息集成的Alpha资产选择标准选择的资产能够获得超额收益。基于动态前景效用的变权Alpha投资组合模型,在控制风险条件下,具有获取超额收益的优势。2、利用股指期货代替无风险资产来控制Alpha投资组合的投资风险,采用融合高频数据的Realized-GARCH模型来描述组合资产的非正态边缘分布,利用Clayton-Copula函数表示组合中资产之间的非线性相关结构,建立基于Realized-GARCH-Clayton-Copula函数的VaR模型来表示Alpha投资组合套期保值模型的风险约束。构建基于动态前景效用的Alpha投资组合保值模型。利用实际数据进行实证,实证结果表明:新构建的投资组合套期保值模型效果更好,说明金融衍生工具在控制投资风险方面更具有优势。3、应用多策略集成投资方法改进Alpha投资组合模型。考虑到股指期货的资产配置功能和保证金优势,利用技术分析划分市场状态,构建考虑市场状态转化的可转移Alpha投资策略。选择Realized-GARCH模型来描述资产的非正态边缘分布,利用考虑市场多个状态的Mix-Copula函数估计多个资产复杂动态相关性,建立基于Realized-GRACH-Mix-Copula函数的VaR模型表示投资组合的风险约束。建立基于动态前景效用的多策略集成Alpha投资组合模型。利用实际数据进行实证,实证结果表明:基于动态前景效用的多策略集成Alpha投资组合模型的效果更好,说明多种金融衍生工具在投资组合中的灵活运用,具有显著的优势。
【关键词】：前景理论 Alpha投资 Realized-GRACH模型 Copula函数 投资组合
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 摘要5-7
• ABATRACT7-13
• 第一章 绪论13-24
• 1.1 研究背景13-15
• 1.2 问题的提出和研究意义15-18
• 1.3 研究内容和结构安排18-21
• 1.4 研究方法和主要创新点21-24
• 1.4.1 研究方法21-22
• 1.4.2 主要创新点22-24
• 第二章 相关理论介绍与文献综述24-42
• 2.1 前景理论24-28
• 2.1.1 前景理论24-26
• 2.1.2 动态前景理论26-28
• 2.2 Alpha投资理论28-32
• 2.3 投资组合理论32-34
• 2.4 投资组合风险管理方法34-41
• 2.4.1 VaR风险管理方法34-35
• 2.4.2 资产波动率35-37
• 2.4.3 资产相关性37-41
• 2.5 本章小结41-42
• 第三章 基于多源信息集成的Alpha资产选择42-57
• 3.1 引言42-43
• 3.2 Alpha投资模型43-44
• 3.3 基于多源信息集成的Alpha资产选择44-49
• 3.3.1 公司价值系数44-46
• 3.3.2 市场趋势46-48
• 3.3.3 基于多源信息集成的Alpha资产选择48-49
• 3.4 实证分析49-56
• 3.4.1 数据来源和样本说明49-50
• 3.4.2 估计方法50-51
• 3.4.3 实证结果51-56
• 3.5 本章小结56-57
• 第四章 基于动态前景效用的变权Alpha投资组合模型57-81
• 4.1 引言57
• 4.2 投资组合模型57-59
• 4.3 变权Alpha投资组合模型59-61
• 4.3.1 Alpha投资组合59-60
• 4.3.2 变权Alpha投资组合60-61
• 4.4 变权Alpha投资组合风险约束61-66
• 4.4.1 VaR风险约束61-62
• 4.4.2 Realized-GARCH边缘分布62-65
• 4.4.3 Clayton-Copula相关性65-66
• 4.5 基于动态前景效用的变权Alpha投资组合模型66-69
• 4.5.1 动态前景效用66-68
• 4.5.2 基于动态前景效用函数的变权Alpha投资组合68-69
• 4.6 实证方法69-80
• 4.6.1 样本选取及描述性统计69-70
• 4.6.2 估计方法70-72
• 4.6.3 实证结果72-77
• 4.6.4 稳健性检验77-80
• 4.7 本章小结80-81
• 第五章 基于动态前景效用的Alpha投资组合套期保值模型81-97
• 5.1 引言81
• 5.2 套期保值模型81-82
• 5.3 基于动态前景效用的套期保值模型82-84
• 5.4 基于动态前景效用的Alpha投资组合套期保值模型84-86
• 5.5 实证分析86-96
• 5.5.1 样本选取及描述性统计86-87
• 5.5.2 估计方法87-88
• 5.5.3 实证结果88-91
• 5.5.4 稳健性检验91-93
• 5.5.5 模型对比检验93-96
• 5.6 本章小结96-97
• 第六章 基于动态前景效用的多策略集成Alpha投资组合模型97-118
• 6.1 引言97-98
• 6.2 多策略集成Alpha投资组合模型98-104
• 6.2.1 可转移Alpha投资策略98-99
• 6.2.2 市场趋势判断99-101
• 6.2.3 动态Alpha投资组合风险约束101-104
• 6.3 基于动态前景效用的多策略集成Alpha投资组合模型104-105
• 6.4 实证分析105-117
• 6.4.1 样本选取及描述性统计105-106
• 6.4.2 估计方法106-107
• 6.4.3 实证结果107-112
• 6.4.4 稳健性检验112-116
• 6.4.5 模型对比检验116-117
• 6.5 本章小结117-118
• 第七章 总结和展望118-121
• 7.1 全文总结118-119
• 7.2 研究展望119-121
• 致谢121-122
• 参考文献122-133
• 攻读博士学位期间取得的成果133-135

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本文编号：937838