第七章均值—方差资产组合理论
均值方差分析方法

(2)各种证券投资组合的预期收益率:
4
R P X iR i 1 % 8 4 % 0 6 % 5 % 0 3 0 9 3 % 7 6 % 7 3 .9 % 4 i 1
Return
.
23
二、资产组合的风险与收益衡量
2、组合资产的风险 ➢(1)两种证券组合的风险测定 ① 协方差:两种证券收益变动相互关系的指标 若以A、B两种证券组合为例,则其协方差为:
.
Return 12
二、资产组合的风险与收益衡量
(一)单项资产的投资风险与期望收益
1、不确定条件下的期望收益(均值):各种可能结 果的期望值(通常用E(X)表示),即所有可能的收益值 与其发生的概率的乘积。
离散型概率分布的期望值:
n
E(X) P(Xi)Xi i1
其中,Xi为随机事件的值,P(Xi)为随机事件i发生的 概率
.
13
二、资产组合的风险与收益衡量
例1:现有S和U两项资产收益率概率分布情况如下 表所示:
资产的收益状况
资产的收益率
经济状况 概 率
S
U
繁荣 0.2
0.25 0.05
适度增长 0.3
0.20 0.10
缓慢增长 0.3
0.15 0.15
衰退 0.2
0.10 0.20
S、U两资产的期望收益率分别为: 17.5E%(RS)=0.2X0.25+0.3X0.20+0.3X0.15+0.2X0.10= 12.5E%(RU)==0.2X0.05+0. .3X0.10+0.3X0.15+0.2X0.2614=
E(Rp)= XA E(RA) +XBE(RB)
投资组合管理中的资产配置模型

投资组合管理中的资产配置模型资产配置是投资组合管理中的重要环节,旨在平衡投资者的风险和回报预期。
为了实现这个目标,投资者需要借助资产配置模型,将资金分配到不同的资产类别中。
本文将介绍几种常见的资产配置模型,包括马科维茨均值-方差模型、资本市场线模型和资产组合的最优分配模型。
1. 马科维茨均值-方差模型马科维茨均值-方差模型是资产配置中最经典的模型之一。
它通过考虑不同资产之间的相关性和预期收益率来计算资产的风险和预期收益。
该模型的核心思想是通过分散投资来降低风险,即在多个资产之间进行组合投资。
具体来说,该模型通过计算投资组合的期望收益率和方差,并构建有效边界,找到具有最佳收益风险比的投资组合。
2. 资本市场线模型资本市场线模型是基于资本资产定价模型(CAPM)的资产配置模型。
它认为投资组合的预期收益率应该与投资组合的贝塔值相关,贝塔值反映了投资组合相对于市场的风险敏感度。
该模型通过选择合适的贝塔值来实现投资组合的最优配置。
具体来说,投资者可以通过加权分配市场组合和无风险资产来确定最佳配置比例,以实现期望收益率与风险的平衡。
3. 资产组合的最优分配模型资产组合的最优分配模型是基于现代投资组合理论和均值-方差分析的模型。
它通过将资产配置问题转化为数学规划问题,以找到投资组合的最优分配比例。
具体来说,该模型考虑投资者的风险偏好和预期收益率,通过最小化投资组合的风险和最大化投资组合的预期收益率,找到最佳的资产配置比例。
综上所述,投资组合管理中的资产配置模型对于实现投资目标至关重要。
不同的模型可以根据投资者的需求和风险偏好进行选择和应用。
通过合理的资产配置,投资者可以在获取较高回报的同时有效控制投资风险,最大化投资组合的效益。
然而,投资决策需要基于充分的市场研究和分析,以及对资产配置模型的准确理解和应用。
两类风险模型下的均值—方差投资组合博弈问题的开题报告

两类风险模型下的均值—方差投资组合博弈问题的开题报告一、问题背景均值—方差投资组合博弈问题是指在多支股票中选择一定数量的股票,组成一个投资组合,使得该投资组合的预期收益最大,同时风险最小。
其中,风险通常用方差或标准差来表示。
该问题是金融学中的重要问题,对于个人和机构的资产管理具有重要的意义。
在现实中,投资组合的表现往往受多种因素影响,如市场环境、经济政策等,使得该问题更加复杂。
在实际中,人们对风险有着不同的理解。
有些投资者认为市场的波动是正常的,它反映了市场的活力,深度参与市场是收益的前提,因此,这类投资者认为,只要在收益预期范围内,就可以接受一定的风险。
而有些投资者则更为保守,他们更加关注投资组合的稳定性、资产流动性等风险因素,这类投资者更加倾向于减少风险。
在实际中,针对不同的风险偏好,可以采用不同的风险模型。
其中,最常见的是“均值—方差模型”和“风险价值模型”。
两类模型的本质差异在于对于风险的度量方法不同。
二、研究意义针对均值—方差投资组合博弈问题,在两种风险模型下进行研究,可以得出不同的投资策略。
这对于不同偏好的投资者,都能提供借鉴。
对于风险偏好较高的投资者,在均值—方差模型下,可以优化投资组合,将投资风险最小化。
而对于风险偏好较低的投资者,在风险价值模型下,可以将收益最大化的同时,将风险控制在可承受的范围内。
三、研究方法1.理论分析针对两种模型,分别进行理论分析。
在均值—方差模型中,通过求解投资组合的均值和方差,得到最小化方差的投资组合。
在风险价值模型中,通过求解风险价值函数,得到将风险控制在一定范围内的投资组合。
2.实证分析选取一定数量的股票,利用历史数据,对两种模型下的投资组合进行模拟。
通过计算组合收益、方差或风险价值,得到不同模型下的最优组合。
四、预期结果根据理论分析和实证分析,得到两种模型下的最优投资组合。
对于风险偏好较高的投资者,将提供投资组合的最小风险方案。
而对于风险偏好较低的投资者,将提供收益最大化的同时,控制风险的投资策略。
均值—方差证券资产组合理论

均值—方差证券资产组合理论1. 简介均值—方差证券资产组合理论,也被称为马科维茨模型,是现代投资组合理论的基础。
该理论由美国经济学家哈里·马科维茨于1952年提出,并在1959年获得了诺贝尔经济学奖。
这一理论通过权衡资产组合的预期收益率和风险来寻找最佳的投资组合。
2. 理论原理均值—方差证券资产组合理论的核心原理在于风险与收益之间的平衡。
根据该理论,投资者可以通过有效的资产配置,实现在给定风险水平下最大化投资组合的预期收益率。
具体来说,均值—方差模型在计算资产组合时,考虑了以下两个重要指标:2.1 均值均值指的是资产组合的预期收益率。
通过对各个资产的历史数据进行分析和估计,可以计算出每个资产的预期收益率,并据此求得资产组合的整体预期收益率。
2.2 方差方差表示资产组合的风险程度。
在均值—方差模型中,方差用于衡量资产之间的波动性和相关性。
如果两个资产的收益变动具有较高的相关度,那么它们之间的方差较小;反之,如果两个资产的收益变动独立或者相关度较低,那么它们之间的方差较大。
3. 资产组合优化基于均值—方差证券资产组合理论,投资者可以通过优化资产组合来实现风险与收益之间的最佳平衡。
具体的资产组合优化包括以下几个步骤:3.1 数据准备在优化资产组合之前,首先需要收集并整理相关的数据。
这些数据包括各个资产的历史收益率、期望收益率以及方差。
通常,投资者可以通过金融数据提供商或者证券公司获取这些数据。
3.2 风险-收益曲线通过对各个资产的历史数据进行分析和计算,可以得到不同投资组合的风险和收益指标。
在优化资产组合之前,投资者可以绘制出风险-收益曲线,以便直观地了解不同投资组合之间的收益和风险的关系。
3.3 最优组合根据风险-收益曲线,可以找到在给定风险水平下具有最高预期收益率的投资组合。
这个投资组合被称为最优组合,也是均值—方差模型的核心输出。
3.4 边际效益在确定最优组合后,投资者可以通过计算边际效益来衡量每个资产对投资组合的贡献。
均值-方差

均值-方差理论马克维茨开创性的提出了证券组合的均值方差模型,将证券及其组合用收益率均值和方差来描述,并在此基础上给出了组合的可行域空间及其有效组合,但是它的缺点就是没有描述在拥有无风险证券的情况下组合的状态,也没有给出期望收益与系统风险之间的关系(只有系统风险才会受到补偿,非系统风险不会得到补偿),只是给出了一定的期望收益和一定风险会画出怎么样的图形,得到什么样的有效组合,再次就是该模型计算太复杂。
传统的证券投资基金的绩效评价方法孕育于“金融大爆炸”的1952年,即投资组合理论的开端。
自美国经济学家马科维茨(Harry Markowtitz)在其《资产选择:有效的多样化》一文中,第一次使用边际分析的原理,用期望收益率(均值)和方差(或标准差)代表的风险来研究投资组合的报酬。
这在当时引起了极大反响,属于金融界上里程碑式的伟大发现。
它在很大程度上帮助了基金管理公司的基金管理者、经理人们和投资者们合理组合其持有的金融资产,确保在具有一定的风险时还能取得最大的收益。
马科维茨的投资组合理论需要两个重要的假设前提:第一,投资者们都使用预期收益率的均值来衡量未来的实际收益率水平,使用预期收益率的方差或标准差来衡量未来的实际收益率的所需要承担的风险;第二,每个投资者都是风险厌恶者,投资者在追求收益率最大化的同时也在追求风险的最小化,即希望收益率均值越大越好,其方差获标准差越小越好。
在满足上述假设条件后,马科维茨发现了收益和风险的度量方法,并建立了均值—方差模型。
每一项投资结果都可以用收益率来衡量,投资组合的投资收益率计算公式如下:(2—1)其中表示投资组合P的预期收益率,表示证券i在投资组合中所占比例,表示证券的收益率。
投资组合方差的计算公式如下:(2—2)其中表示投资组合的方差,表示与的相关系数。
当投资者们只关心收益和风险时,马科维茨的均值—方差模型可以比较精确地计算出收益与风险的大小。
当时在20世纪50年代的早期,计算机技术尚未普及,该模型的计算量是相当之大的,故当时仅用于小单位之间,并未广泛运用于大规模市场。
投资学中的资产组合理论

投资学中的资产组合理论投资学是研究投资行为和投资决策的学科,而资产组合理论是投资学中的重要理论之一。
资产组合理论旨在通过合理配置不同资产,以达到最佳的投资组合,实现风险和收益的平衡。
一、资产组合理论的基本原理资产组合理论的核心思想是通过将资金分散投资于不同的资产类别,降低投资风险,提高收益。
这是因为不同的资产类别具有不同的风险和收益特征,通过组合投资可以平衡不同资产的风险和收益,降低整体投资风险。
资产组合理论的基本原理包括以下几点:1. 分散投资:将资金分散投资于不同的资产类别,如股票、债券、房地产等,以降低投资风险。
当某一资产表现不佳时,其他资产可能表现良好,从而实现风险的分散。
2. 风险与收益的权衡:投资者在选择资产组合时,需权衡风险和收益。
通常情况下,高风险资产具有高收益潜力,而低风险资产则收益相对较低。
投资者需根据自身风险承受能力和投资目标来确定合适的资产配置比例。
3. 投资者偏好:资产组合理论认为投资者有不同的风险偏好和收益要求。
有些投资者偏好高收益高风险的资产,而有些投资者则更倾向于低风险低收益的资产。
因此,投资者的风险偏好是资产组合构建的重要考量因素。
二、资产组合构建的方法资产组合构建的方法有多种,常见的方法包括:1. 最小方差组合:这是资产组合理论中最经典的方法之一。
最小方差组合是指在给定风险水平下,使投资组合的方差最小化。
通过对不同资产的权重进行调整,可以找到最佳的投资组合,以实现风险和收益的平衡。
2. 马科维茨均值方差模型:这是一种基于投资组合风险与收益之间的权衡关系的建模方法。
该模型将投资组合的收益率和方差作为评价指标,通过优化模型中的参数,找到最佳的投资组合。
3. 市场组合理论:市场组合理论认为,市场上的投资组合是最佳的组合,因为市场上的投资者都是理性的,他们会选择最佳的资产配置比例。
因此,投资者可以通过购买市场上的指数基金等方式,间接获得市场组合的收益。
三、资产组合理论的应用资产组合理论在实际投资中具有广泛的应用。
几类投资组合优化模型及其算法

几类投资组合优化模型及其算法几类投资组合优化模型及其算法投资组合优化模型是金融领域中常用的一种数学模型,它通过对资产进行适当的配置,以期获得最大的收益或最小的风险。
在实际应用中,根据不同的投资目标和约束条件,可以使用不同类型的投资组合优化模型及相应的算法。
一、均值-方差模型及算法均值-方差模型是最经典的投资组合优化模型之一,它基于资产的期望收益和风险(方差或标准差)之间的权衡。
常用的算法有:马科维茨(Markowitz)模型和现代投资组合理论。
马科维茨模型利用资产的历史数据估计收益率和协方差矩阵,通过最小化风险(方差)的方式来寻找最优化的投资组合。
算法流程为:(1)计算资产的期望收益和协方差矩阵;(2)设定目标函数和约束条件,如最大化收益、最小化风险、达到特定风险水平等;(3)通过数学规划方法,如二次规划或线性规划求解最优的权重分配。
现代投资组合理论进一步发展了马科维茨模型,引入了资本市场线和风险资本边界等概念。
它将投资组合的有效边界与资本市场线相结合,可以通过调整风险与收益的平衡点,实现不同风险偏好下的最优组合。
算法流程与马科维茨模型类似,但增加了一些额外的计算步骤。
二、风险平价模型及算法风险平价模型是近年来研究的热点之一,它基于资产之间的风险关系,通过将各资产的风险贡献平均化,来实现风险平衡。
常用的算法有:风险平价模型及最小方差模型。
风险平价模型的核心思想是将整个投资组合中,每个资产的风险贡献度(总风险对该资产的贡献程度)设置为相等,从而实现整体投资组合风险的均衡。
算法流程为:(1)计算各资产的风险贡献度;(2)设定目标函数和约束条件,如最小化风险、满足收益要求等;(3)通过优化算法,如线性规划、非线性规划等,求解最优的权重分配。
最小方差模型在风险平价模型的基础上,进一步最小化整个投资组合的方差。
算法流程与风险平价模型类似,但在目标函数的设定上多了一项方差的计算。
三、条件-Value at Risk模型及算法条件-Value at Risk模型是一种集成了条件-Value at Risk方法的投资组合优化模型,它引入了一定的风险约束条件,如最大损失限制,来保护投资者不承受过大的风险。
第七章 资产组合理论

投资组合理论的基本假设
假设证券市场是有效的,投资者能得知证券市场 上多种证券收益与风险的变动及其原因。
假设投资者都是风险厌恶者;
风险以预期收益率的方差或标准差表示;
假定投资者根据证券的收益率和标准差选择证券 组合,则在风险一定的情况下,他们感预期利益 率最高,或在预期收益率一定的情况下,风险最 小。
别曲线有正的斜率并且是凸的。
投资学 第7章
无差异曲线(效用理论)
RP
B(20%,12%) C(14%,11%) A (10%,7%)
D(17%,7%) P
无差异曲线的性质(根据不知足和风险厌恶): 1. 无差异曲线向右上方倾斜; 2. 无差异曲线随风险水平的增加而变陡; 3. 无差异曲线不能相交。 投资学 第7章
n
(Ri Ri )2 Pi =3.9% i 1
投资学 第7章
计算方差、标准差?
投资学 第7章
双证券组合
双证券组合的收益
假设投资者投资于 A、B 两股票,投资比重为 XA 和 XB,且 XA+XB=1,则预期收益率为
Rp X A RA X B RB 而组合的风险:
w1 ( p- 2 ) /(1 2 ) 从而
rp ( p ) w1r1 (1 w1)r2 (( p- 2 ) /(1 2 ))r1 (1 ( p- 2 ) /(1 2 ))r2
r2
r1
1
r2
2
2
r1
1
r2
2
p
p (w1)=
w12
2 1
(1
w1)2 22-2w1(1
w1 )1 2
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标准 4.9 4.9 7.35 4.9 4.9 差
二 资产组合的期望收益率与方差
市场状 B
C
组合
况
(60%b
+40%c)
好
1.16 1.01 1.1
平均 1.1
1.1
1.1
坏
1.04 1.19 1.1
二 资产组合的期望收益率与方差
假设某投资者用N种证券组成了他的资产 组合,设该资产组合用P表示,投资在证 券i上的资本量占总投资的比例为Xi, (i=1,2,…,N)则有:
平均值。
三 资产组合的风险分散原理
对每个证券组合而言,组成组合的单个
资产的风险
2 i
称为可分散化风险,也称
作非系统风险或个股风险,而 ik 则为不
可分散化风险,也称作系统风险或市场
风险。
表7.5所列数据显示了美国股票市场的实际情况,平均 方差和平均协方差从纽约股票交易所所有上市股票的 每月数据中采样。
许多证券分析家建议,仅仅用证券收益分布的二 个特征值尚不足以准确地反映收益的随机变化性, 还必须再增加一个特征值“偏斜度”来作出补充。 所谓偏斜度是测量收益分布的非对称性情况的。 正态分布为对称分布,因此偏斜度为零,但正态 分布的自然对数函数就不是对称的
概 率
A
收益
图7.2 证券收益的自然对 数正态分布
R B
RA
A
RBBຫໍສະໝຸດ BRA A
RB
B
P
(2)若设 AB 1 , 则有
R P X A R A 1 X A R B
2 P
X A A
1
X A B 2
由于上式中括号中的值可能为负数,故:
P X A A 1 X A B
或者 P X A A 1 X A B
沿用上例:
分析家们提倡再补充一个偏斜度,主要是他们 相信投资者们将都会偏好于正偏斜度,若其它 条件不变,则可认为投资者们将更喜欢可能带 来较高收益的证券组合。
若偏斜度被接受,则我们在前面讨论的证券组 合“问题”就将在一个三维空间中表达出来。 这三个坐标轴分别为;均值、均方差、偏斜度。 而我们的有效边界也将被一个“有效边界曲面” 所代替。该有效边界曲面将是所有可行空间域 中具有最大均值,最小均方差和最大偏斜度的 部分所构成。
2X1 X 212
其中σ1、σ2分别为这两种证券的标准差,而σ12 为这两种证券的协方差。σ12符号不同,影响不 一样。协方差反映了该两证券收益变动之间的
联系,σ12>0表示两证券收益同方向变化, σ12<0表示两证券收益反方向文化,σ12=0表示 他们互相独立。
对于包含有N种证券的资产组合P,其方差由
第二节 有效资产组合曲线
一 不存在无风险借贷 1.不允许卖空 设定X1为投资在第i种证券上的资产价值 比例,在不存在无风险借贷且不允许卖
空的假设下显然有: N X i 1 i 1
且 上X相i≥当0,于因负为投“资卖。空”行为在经济意义
仍设有A、B两种证券,其中相关系数为 AB
RP X A R A X B RB X A R A 1 X A RB
第i种证券收益的方差定义为
M
2
2 i
Pij Rij R i
j 1
如果证券收益M种可能性发生的概率相
同,即Pij=
1 M
则有:
2 i
M j 1
Rij R i M
2
市场 状况
收益
ABCDE
好 15 16 1 16 16
平均 9 10 10 10 10 坏 3 4 19 4 4 均值 9 10 10 10 10 方差 24 24 54 24 24
N
RPj
X i Rij
i 1
j=1,2,…,M
此表示在第j种可能结果下组合P的收益 率,因此P的期望收益率为:
N
N
N
Rp E Rp
E
i1
X
i
Rij
i1
E
X i Rij
Xi Ri
i1
组合收益的方差
设证券组合只包含两种证券,由概率论知识可
知:
P2
X
12
2 1
X 22 22
2 P
X A2
2 A
(1
X
A
)
2
2 B
2X A (1
X A )
A B AB
(1)若设 AB 1 , 则有
RP X A R A 1 X A RB
P X A A 1 X A B
其中:0≤XA≤1 上面方程组的为共同参数,二方程均为
线性方程,若消去参数,可得、线性方
程如下: R P
对证券投资者来说,仅知道某种证券期望收益尚不 足以对该证券有足够的把握,我们还必须知道收益 率的离散程度,即要知道各收益率偏离期望值的情 况。在表7.2中A、B两种投资结局的期望收益都为 10,但其离散程度不一样,显然个人选择时会感到 这两种投资方式是不同的。
表7.2 两种投资的收益分布
A
B
结局收益 (%)
X
* A
=2/3
下式决定:
N
NN
2 P
X
i2
2 i
X i X k ik
i 1
i1 k 1 k i
若该组合是等比例地投资在各证券上,即投资
在各种证券上的资本量相等,,则有:
2 P
1 N
N
2 i
N
1
N
i1 N
N
i1
N k 1
ik
NN 1
1 N
2 i
N N
1
ik
k i
其中,是种证券方差之平均值,是种协方差的
12 10 9
概率
1/3 1/3 1/3
结局收益 (%)
10 10 4
概率
2/5 1/5 2/5
收益均值大小只表示某证券收益的期望 值。对两种证券比较优劣时,不能光凭 收益均值大小来决定,还要考虑各证券 的风险程度。而风险程度的大小我们用 收益率的标准差σ来衡量。收益率偏离均 值越厉害,也就是标准差越大,它表示 证券收益的变化越厉害,风险也越大。
第七章 均值—方差证券资产 组合理论
第一节 资产组合的期望收益 与标准差
一 单个证券的期望收益率与方差
设某投资者所以可供选择的证券有N种, 对于任一种证券,其收益有M种可能性, 我们用Rij表示证券i在第j种可能性下的收 益,用Pij表示第i种证券的收益率出现第j 种可能性的概率。
M
第i种证券收益的期望收益为: Ri Rij Pij j 1
证券数
组合方差
1
46.619
4
16.948
12
10.354
16
9.530
50
7.849
100
7.453
1000 无穷大
7.097 7.058
图7.1是显示分散化原理的图,采样自 美国股票市场实际情况。
100 (组
合 )风
险
27
%
15
30
N 45证券数量
图7.1 组合风险与单个证券风险 的关系
四 偏斜度和证券组合分析