基于分位数回归的组合投资决策及绩效评价

发布时间：2017-06-01 12:10

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【摘要】：自Markowitz提出均值-方差分析框架以来,开创了金融定量分析的先河,标志着现代组合投资理论的开端。在此基础上,组合投资决策理论与方法研究取得了巨大进展,为分散化投资降低金融风险提供了理论依据与决策支持。本文就组合投资决策问题开展了两个方面的研究工作。基于分位数回归进行VaR风险组合投资分析,并给出其求解方法。论证了VaR与分位数之间的等价关系：置信水平100(1-α)%下VaR恰为收益序列分布函数的a分位数的相反数。将均值-VaR模型的求解过程转化为一个分位数回归问题,从而避免复杂的凸规划求解过程。为了实证检验模型的有效性,从沪深300指数中选取60只成份股票,将基于分位数回归的VaR风险组合投资模型与方差风险组合投资模型就风险、绩效、尾部特征、有效前沿和风险值核密度估计等方面进行了实证比较。实证结果表明,基于分位数回归的VaR风险组合投资模型能使投资者承担较小的尾部风险,且能更好地分散VaR风险,适合于尾部风险管理,因而更具有实际意义。基于LASSO分位数回归给出了组合投资选择方案,解决了组合投资决策中的绩效评价问题。LASSO分位数回归是LASSO方法与分位数回归方法的结合,具有两个方面的优势：一方面,通过LASSO变量选择功能,能够识别出在不同分位点处重要的风险因子；另一方面,通过分位数回归,能够细致考虑在不同分位点处风险与收益关系。将LASSO分位数回归应用于组合投资决策中,采用对冲基金策略指数和Fama-French三因子、中信标普风格指数和债券指数进行组合投资分析,并与经典的组合投资决策模型(等权组合投资、均值-方差模型、均值回归模型)进行比较,主要包括风格识别、绩效评价和投资决策等三个方面。实证结果表明,基于LASSO分位数回归,本文提出的投资绩效评价方法最为有效,其得到的组合投资方案能够获得最佳的风险调整收益。本文的研究工作,主要将组合投资理论与基于分位数回归的风险测度和绩效评价方法相结合,为组合投资决策分析提供了新的思路,有助于组合投资研究工作的进一步发展。同时,本文从投资者的投资偏好出发,以进行风险管理和获得较优的绩效评价结果为目标,对于投资管理者的投资实践具有较好的指导作用。
【关键词】：组合投资 绩效评价 VaR组合投资模型 分位数回归 LASSO分位数回归
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F830.59;F224
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 导论15-21
• 1.1 选题背景及意义15-16
• 1.1.1 选题背景15-16
• 1.1.2 选题意义16
• 1.2 研究现状16-18
• 1.2.1 VaR风险测度研究现状16-17
• 1.2.2 绩效评价研究现状17-18
• 1.3 主要创新18-19
• 1.4 研究方法及内容结构安排19-21
• 1.4.1 研究方法19
• 1.4.2 内容结构安排19-21
• 第二章 组合投资决策与绩效评价21-25
• 2.1 组合投资决策理论与方法21-23
• 2.1.1 组合投资理论研究进展21
• 2.1.2 方差风险组合投资模型21-22
• 2.1.3 VaR风险组合投资模型22-23
• 2.2 组合投资绩效评价方法23-25
• 2.2.1 Jensen alpha指数23
• 2.2.2 夏普比率23
• 2.2.3 特雷诺比率23-24
• 2.2.4 索提诺比率24-25
• 第三章 分位数回归理论与方法25-31
• 3.1 一般分位数回归25-29
• 3.1.1 模型表示25-26
• 3.1.2 模型估计26
• 3.1.3 模型检验26-29
• 3.2 LASSO分位数回归29-31
• 3.2.1 模型表示29
• 3.2.2 模型求解29-30
• 3.2.3 变量选择30-31
• 第四章 基于分位数回归的VaR风险组合投资分析31-38
• 4.1 分位数与尾部风险测度(VaR)31
• 4.2 分位数回归与VaR风险组合投资模型31-32
• 4.3 基于分位数回归的VaR风险组合投资模型求解32
• 4.4 实证研究32-37
• 4.4.1 数据选取32
• 4.4.2 描述性统计32-33
• 4.4.3 组合投资分析33-37
• 4.5 结论37-38
• 第五章 基于LASSO分位数回归的组合投资绩效评价38-58
• 5.1 对冲基金风格的均值回归分析38-39
• 5.1.1 均值回归模型构建38
• 5.1.2 均值回归模型估计与变量选择38-39
• 5.2 对冲基金风格的分位数回归分析39-40
• 5.2.1 分位数回归模型构建39
• 5.2.2 分位数回归模型估计与变量选择39-40
• 5.3 对冲基金风格组合投资选择方法40-41
• 5.3.1 单个对冲基金风格绩效评价40-41
• 5.3.2 组合对冲基金风格绩效评价41
• 5.4 实证研究41-49
• 5.4.1 数据选取与描述41-43
• 5.4.2 组合投资风格识别43-46
• 5.4.3 组合投资绩效评价46
• 5.4.4 组合投资决策46-49
• 5.5 稳健性检验49-57
• 5.5.1 不同参数取值的影响49-50
• 5.5.2 不同极端收益的影响50-57
• 5.6 结论57-58
• 第六章 总结与展望58-60
• 6.1 总结58-59
• 6.2 展望59-60
• 6.2.1 CvaR风险组合投资模型59
• 6.2.2 组合投资LASSO分位数回归59-60
• 参考文献60-64
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况64

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本文编号：412561