马柯维茨均值方差模型
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。
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。
马科维茨均值-方差模型python
马科维茨均值-方差模型python马科维茨均值-方差模型是用来确定投资组合的最优化分析模型。
本文将介绍如何使用Python实现该模型。
首先需要导入所需的Python库：```pythonimport pandas as pdimport numpy as npfrom scipy.optimize import minimizeimport matplotlib.pyplot as plt```接下来，我们需要获取收益率数据。
这里我们使用了一个样本数据进行演示。
数据文件中包含了5只股票的每日收益率数据。
```python# 获取收益率数据stock_returns = pd.read_csv("data.csv")stock_returns.head()```然后，我们需要计算每只股票的收益率的平均值（期望收益率）和协方差矩阵（即方差-协方差矩阵）：```python# 计算期望收益率和方差-协方差矩阵expected_returns = stock_returns.mean()cov_matrix = stock_returns.cov()```接下来，我们需要定义一个目标函数，该函数将最小化投资组合的方差：```python# 定义目标函数def portfolio_volatility(weights, cov_matrix):port_variance = np.dot(weights.T, np.dot(cov_matrix, weights))return np.sqrt(port_variance)```然后，我们需要定义一个约束条件，即所有股票的权重之和必须等于1：```python# 定义约束条件def constraint(weights):return np.sum(weights) - 1```现在，我们可以使用SciPy中的minimize函数来寻找投资组合的最优化解。
均值方差模型实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过均值方差模型（Mean-Variance Model），即Markowitz模型，研究不同资产组合在不同风险水平下的最优配置策略。
通过对历史数据进行模拟分析，验证模型在实际投资中的应用价值，并探讨模型在实际操作中可能存在的问题。
二、实验背景1952年，诺贝尔经济学奖得主哈里·马科维茨（Harry Markowitz）提出了均值方差模型，该模型为现代投资组合理论奠定了基础。
模型的核心思想是：在风险可控的前提下，追求收益最大化；或者在收益一定的情况下，降低风险。
均值方差模型已成为金融领域最经典的资产配置模型之一。
三、实验方法1. 数据收集：选取我国某证券市场近5年的股票、债券、基金等金融资产作为研究对象，收集各类资产的历史收益率数据。
2. 模型构建：根据均值方差模型，计算各类资产的预期收益率、方差、协方差，构建投资组合优化模型。
3. 模型求解：利用数学优化方法求解模型，得到不同风险水平下的最优资产配置比例。
4. 结果分析：比较不同风险水平下的资产配置策略，分析模型的实际应用价值。
四、实验结果与分析1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、处理，确保数据准确无误。
2. 模型参数估计：根据历史收益率数据，计算各类资产的预期收益率、方差、协方差。
3. 模型求解：利用MATLAB等软件，通过拉格朗日乘数法求解均值方差模型，得到不同风险水平下的最优资产配置比例。
4. 结果分析：（1）在不同风险水平下，最优资产配置比例存在差异。
在低风险水平下，债券类资产的配置比例较高；在高风险水平下，股票类资产的配置比例较高。
（2）随着风险水平的提高，投资组合的预期收益率逐渐增加，但风险也随之增加。
这符合均值方差模型的基本原理。
（3）在相同风险水平下，不同投资组合的收益率存在差异。
这表明，通过优化资产配置，可以在一定程度上提高投资组合的收益率。
五、实验结论1. 均值方差模型在实际投资中具有一定的应用价值，可以帮助投资者在风险可控的前提下，追求收益最大化。
马克维兹的投资组合模型
马克维兹的投资组合模型
马克维兹的投资组合模型，也被称为均值-方差模型，是现代
投资组合理论的基础。
该模型利用资产的历史收益率数据，将投资组合的预期收益率与风险相结合，以找到一个最优的投资组合。
该最优投资组合在给定预期收益率下，能最大化投资者对风险的偏好。
马克维兹的投资组合模型具体进行如下步骤：
1. 收集资产历史收益率数据：收集投资组合中各个资产的历史收益率数据。
2. 计算资产的预期收益率：根据历史数据，计算出每个资产的预期收益率（即平均收益率）。
3. 计算资产的协方差矩阵：根据历史数据，计算出每两个资产之间的协方差，构成资产间的协方差矩阵。
4. 设定风险偏好参数：投资者需设定一个风险偏好参数，即风险厌恶程度。
5. 构建有效前沿：通过对不同权重的资产组合进行计算，可以构建出有效前沿，即可达到最高预期收益的最小风险投资组合。
6. 选择最优投资组合：根据投资者的风险偏好，选择位于有效前沿上的某个点作为最优投资组合。
7. 动态调整：随着市场环境的变化和投资者的期望调整，可以通过重新计算和选择最优投资组合来进行动态调整。
马克维兹的投资组合模型为投资者提供了一个有理论依据的方法来构建最优投资组合，同时也在风险管理方面起到了重要作用。
02-4.2马科维茨均值-方差模型
=j 1 =i 1
= xT (COV ) x
二次规划(QP)
02 马科维茨均值-方差模型
参数估计（样本估计总体）：
∑ µi
= Ri
=1 T
T
Rit
t =1
∑ σ ij
=
1 T −1
T t =1
( Rit
− µi )(R jt
−
µj)
计算： ER1=0.0890833, ER2=0.213667, ER3=0.234583
= Var(x1R1) + Var(x2R2 ) + Var(x3R3 ) +
2 cov(x1R1, x2R2 ) + 2 cov(x1R1, x3R3 ) +
2 cov(x2R2 , x3R3 )
33
∑ ∑ =
xi x j cov(Ri , Rj )
=j 1 =i 1
33
∑ ∑ =
σ ij xi x j
= E[(X − EX )(Y − EY )] = E( XY ) − (EX )(EY )
= ρ XY
= σ XY σ XσY
cov( X ,Y ) Var( X )Var(Y )
02 马科维茨均值-方差模型
假设：每种资产的收益用随机变量描述 其分布规律可以根据历史数据或其他方法预测得到
收益的均值（期望值）衡量这种资产的平均收益状况 收益的方差(或标准差)衡量这种股票收益的波动幅度
0.01080754 0.01240721 0.01307513
COV
=
0.01240721 0.01307513
0.05839170 0.05542639
0.05542639 0.09422681
证券投资组合理论马科维兹的均值一方差模型(PPT96)
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10、阅读一切好书如同和过去最杰出 的人谈 话。14:43:4114 :43:411 4:436/1 8/2021 2:43:41 PM
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11、一个好的教师，是一个懂得心理 学和教 育学的 人。21. 6.1814:43:4114 :43Jun- 2118-J un-21
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12、要记住，你不仅是教课的教师， 也是学 生的教 育者， 生活的 导师和 道德的 引路人 。14:43:4114:4 3:4114:43Friday , June 18, 2021
型也是提供确定有效边界的技术路径的一个规范性
数20理21/6/模18 型。
12
❖实现方法：
收益——证券组合的期望报酬 风险——证券组合的方差 风险和收益的权衡——求解二次规划
2021/6/18
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首先，投资组合的两个相关特征是： （1）它的期望回报率（2）可能的回 报率围绕其期望偏离程度的某种度量， 其中方差作为一种度量在分析上是最 易于处理的。
13、He who seize the right moment, is the right man.谁把握机遇，谁就心想事成。21.6.1821.6.1 814:43:4114:43 :41Jun e 18, 2021
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14、谁要是自己还没有发展培养和教 育好， 他就不 能发展 培养和 教育别 人。202 1年6月 18日星 期五下 午2时4 3分41 秒14:43:4121.6. 18
其次，理性的投资者将选择并持有有 效率投资组合，即那些在给定的风险 水平下的期望回报最大化的投资组合， 或者那些在给定期望回报率水平上的 使风险最小化的投资组合。
2021/6/18
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再次，通过对某种证券的期望回报率、 回报率的方差和某一证券与其它证券之 间回报率的相互关系（用协方差度量） 这三类信息的适当分析，辨识出有效投 资组合在理论上是可行的。
马克维茨均值-方差模型
马克维茨均值-方差模型马克维茨均值方差模型（Markowitz MeanVariance Model）是投资组合理论中的一种经典模型，旨在求解投资组合中各个资产的权重，以达到最优的风险收益平衡。
本文将一步一步回答与该模型相关的问题，并详细探讨其应用和局限性。
第一步：理解均值方差模型的基本概念马克维茨均值方差模型的核心思想是基于投资者根据期望收益和风险偏好，通过构建有效前沿，选择最优的投资组合。
其中，均值是指资产的期望收益，方差是指资产收益的波动程度。
该模型假设投资者的决策基于"均值方差效用函数"，并将投资者的目标简化为寻找最大化投资收益或最小化投资风险的点。
第二步：计算资产预期收益率和协方差矩阵在马克维茨均值方差模型中，首先需要计算各个资产的预期收益率和协方差矩阵。
预期收益率可以通过历史数据或专业分析师的预测得出。
协方差矩阵则衡量不同资产之间的相关性和波动性，反映了资产收益的联动程度。
通过计算预期收益率和协方差矩阵，可以为后续的建模提供基础数据。
第三步：优化模型求解最优投资组合在构建投资组合时，需要设定投资者的目标和约束条件。
目标可以是最大化预期收益或最小化投资风险，约束条件可以包括资产权重的上下限、风险承受能力等。
利用数学优化方法，如线性规划或二次规划，可以求解出最优投资组合，即在给定约束条件下最大化预期收益或最小化投资风险。
第四步：有效前沿和资产配置通过改变投资组合中不同资产的权重，可以构建不同的投资组合。
根据马克维茨均值方差模型，我们可以绘制出一个被称为"有效前沿"的曲线，表示在给定风险水平下，能够达到的预期收益的最优组合。
有效前沿帮助投资者了解可行的投资组合，从中选择最佳的配置方案。
第五步：风险敞口和资产多样化马克维茨均值方差模型强调了通过资产多样化来降低投资风险。
投资者可以通过在投资组合中加入不同类型、不同行业、不同地域等各类资产，从而分散和平衡风险。
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马柯维茨均值-方差模型在丰富的金融投资理论中，组合投资理论占有非常重要的地位，金融产品本质上各种金融工具的组合。
现代投资组合理论试图解释获得最大投资收益与避免过分风险之间的基本权衡关系，也就是说投资者将不同的投资品种按一定的比例组合在一起作为投资对象，以达到在保证预定收益率的前提下把风险降到最小或者在一定风险的前提下使收益率最大。
从历史发展看，投资者很早就认识到了分散地将资金进行投资可以降低投资风险，扩大投资收益。
但是第一个对此问题做出实质性分析的是美国经济学家马柯维茨(Markowitz)以及他所创立的马柯维茨的资产组合理论。
1952年马柯维茨发表了《证券组合选择》，标志着证券组合理论的正式诞生。
马柯维茨根据每一种证券的预期收益率、方差和所有证券间的协方差矩阵，得到证券组合的有效边界，再根据投资者的效用无差异曲线，确定最佳投资组合。
马柯维茨的证券组合理论在计算投资组合的收益和方差时十分精确，但是在处理含有较多证券的组合时，计算量很大。
马柯维茨的后继者致力于简化投资组合模型。
在一系列的假设条件下，威廉·夏普(William F. Sharp)等学者推导出了资本资产定价模型，并以此简化了马柯维茨的资产组合模型。
由于夏普简化模型的计算量相对于马柯维茨资产组合模型大大减少，并且有效程度并没有降低，所以得到了广泛应用。
1 模型理论经典马柯维茨均值-方差模型为：21min max ()..1p T p n i i X XE r X R s t x σ=⎧⎪=∑⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩∑T 其中，12(,,...,)T n R R R R =；()i i R E r =是第i 种资产的预期收益率；12(,,...,)T n X x x x =是投资组合的权重向量；()ij n n σ⨯=∑是n 种资产间的协方差矩阵；()p p R E r =和2p σ分别是投资组合的期望回报率和回报率的方差。
点睛：马柯维茨模型以预期收益率期望度量收益；以收益率方差度量风险。
在教课书中通常以资产的历史收益率的均值作为未来期望收益率，可能会造成“追涨的效果”，在实际中这些收益率可能是由研究员给出；在计算组合风险值时协方差对结果影响较大，在教课书中通常以资产的历史收益率的协方差度量资产风险与相关性，这种计算方法存在预期误差，即未来实际协方差矩阵与历史协方差矩阵间的存在偏差。
例1．以华北制药、中国石化、上海机场三只股票，如何构使用马柯维茨模型构建投资2 收益与风险计算函数 portstats 函数计算公式：()T p E r X R =2p X X σ=∑T其中，12(,,...,)T n R R R R =；()i i R E r =是第i 种资产的预期回报率；12(,,...,)T n X x x x =是投资组合的权重向量；()ij n n σ⨯=∑是n 种资产间的协方差矩阵；()p p R E r =和2p σ分别是投资组合的期望回报率和回报率的方差。
函数语法：[PortRisk, PortReturn] = portstats(ExpReturn, ExpCovariance, PortWts) 输入参数：ExpReturn ：资产预期收益率ExpCovariance ：资产的协方差矩阵 PortWts ：资产权重 输出参数：PortRisk ：资产组合风险（标准差） PortReturn ：资产组合预期收益（期望）例：在例1中，假设等权重配置华北制药、中国石化、上海机场，则资产组合的风险与收益为多少？ M 文件：Portstatstest.mExpReturn = [0.000540 0.000275 0.000236]; ExpCovariance = 0.0001*[5.27 2.80 1.74; 2.80 4.26 1.67; 1.74 1.67 2.90 ]; PortWts=1/3*ones(1,3);[PortRisk, PortReturn] = portstats(ExpReturn, ExpCovariance,PortWts) >>PortRisk = 0.016617 PortReturn = 3.5033e-004注释： ones(n,m)为生产元素都为1的n ×m 矩阵, ones(1,3)=[1,1,1]. PortWts=1/3*[1,1,1]=[1/3, 1/3, 1/3]3 有效前沿计算函数马柯维茨均值-方差模型为经典的带约束的二次优化问题，在给定期望收益时，方差最小解唯一(可行解域为凸)，frontcon 使用，matlab 优化工具箱的fmincon 函数进行求解，fmincon 函数说明请参看附录。
frontcon 函数算法：11min min =max ()..1..1p p T Ti p nni i i i X XX XX R e E r X R s t x s t x σσ==⎧=∑⎧⎪⎪⎪=∑⎪⎪⎪⎪⎧=⇒⎨⎨⎪⎨⎪⎪=⎪⎪⎪=⎩⎪⎪⎩⎪⎩∑∑T T 给定i e 计算相应风险最小的组合，即得到有效前沿上一点（有效组合），给定一系列ie 可以有效描绘出有效前沿。
组合的收益介于单个资产的最大收益与最小收益之间，例如示例中最大收益为0.0540%、最小收益为0.0236%，i e 为根据NumPorts 在最大收益与最小收益间进行等分即可。
函数语法：[PortRisk, PortReturn, PortWts] = frontcon(ExpReturn, ExpCovariance, NumPorts, PortReturn, AssetBounds, Groups, GroupBounds, varargin)输入参数：ExpReturn ：资产预期收益率；ExpCovariance ：资产的协方差矩阵；NumPorts ：（可选）有效前沿上输出点的个数，默认为10； PortReturn ：（可选）给定有效前沿上输出回报点个数； AssetBounds ：（可选）每种资产权重的上下限，例如，上海机场的最大持仓比例为10%； Groups ：（可选）资产分组，Groups （i,j ）=1表示第j 个资产属于第i 个群（例如，行业）；GroupBounds ：每个资产群约束(例如，某个行业配置能超过20%) 输出函数：PortRisk ：资产组合风险（标准差） PortReturn ：资产组合预期收益（期望） PortWts ：资产组合中各资产权重例: 在例1中，如何配置华北制药、中国石化、上海机场，则资产组合为有效组合？ M 文件：frontcontest.m程序源码：ExpReturn = [0.000540 0.000275 0.000236]; ExpCovariance =0.0001* [5.27 2.80 1.74; 2.80 4.26 1.67; 1.74 1.67 2.90 ]; NumPorts =10;[PortRisk, PortReturn, PortWts] = frontcon(ExpReturn,ExpCovariance,NumPorts)>> PortRisk = 1.0e-002* 1.56531.57591.60741.65861.72771.81281.91292.02842.15672.2956PortReturn =1.0e-003 *0.28430.31270.34110.36950.39800.42640.45480.48320.51160.5400PortWts =0.1274 0.2456 0.6270 0.2270 0.1979 0.5751 0.3265 0.1503 0.5232 0.4261 0.1026 0.4713 0.5257 0.0549 0.4194 0.6253 0.0072 0.3675 0.7196 0 0.2804 0.8131 0 0.18690.9065 0 0.09351.0000 -0.0000 0.0000图1 投资组合有效前沿图直接运行frontcon(ExpReturn,ExpCovariance, NumPorts)则可画出图1；如果各个资产投资上限为50%，求解有效前沿？程序源码：ExpReturn = [0.000540 0.000275 0.000236];ExpCovariance = 0.0001*[5.27 2.80 1.74;2.80 4.26 1.67;1.74 1.672.90 ];NumPorts =10;AssetBounds=[0,0,0;0.5,0.5,0.5]%设置资产上限[PortRisk, PortReturn, PortWts] = frontcon(ExpReturn,ExpCovariance, NumPorts,[],AssetBounds)计算结果：1.0e-002*PortRisk =1.58181.58421.59141.60341.62001.64081.66491.69201.74121.9449PortReturn =1.0e-003 *0.30240.31400.32570.33740.34910.36080.37250.38410.39580.4075PortWts =0.1768 0.3232 0.50000.2209 0.2791 0.50000.2650 0.2350 0.50000.3091 0.1909 0.50000.3532 0.1468 0.50000.3954 0.1173 0.48730.4363 0.0977 0.46600.4773 0.0781 0.44460.5000 0.2005 0.29950.5000 0.5000 0.00004 约束条件下有效前沿在实际构建投资组合时候要考虑到合法合规或者风险管理等限制条件，这样会给组合构建带来约束，例如基金“双百分只十规则”：基金投资于一证券的市值不能超过基金资产的10%，基金投资于一上市公司股票不能超过该公司市值的10%；Matlab求解约束条件下有效前沿的为portopt函数；函数语法：[PortRisk, PortReturn, PortWts] = portopt(ExpReturn, ExpCovariance, NumPorts, PortReturn, ConSet, varargin)输入参数：ExpReturn：资产预期收益率ExpCovariance：资产的协方差矩阵NumPorts：（可选）有效前沿上输出点的个数，默认为10PortReturn：（可选）给定有效前沿上输出点回报ConSet：组合约束，一般通过portcons进行设置Varargin: 主要为优化算法中的一些参数输出函数：PortRisk：资产组合风险（标准差）PortReturn：资产组合预期收益（期望）PortWts：资产组合中各资产权重注释：portcons函数ConSet = portcons(varargin)portcons该函数比较复杂，本书使用举例的方式进行说明。