马科维茨投资组合理论
最优投资组合--马科维茨投资组合理论

最优投资组合--马科维茨投资组合理论<代码已经过期,其中爬⾍链接已经失效>⼀:马科维茨投资组合理论投资组合(Portfolio)是由投资⼈或⾦融机构所持有的股票、、产品等组成的集合。
投资组合的⽬的在于分散风险,按粗略的分类有三种不同的模式可供运⽤,即积极的、中庸的和保守的。
投资组合理论[1]:若⼲种组成的,其收益是这些证券收益的加权平均数,但是其不是这些证券风险的加权平均风险,投资组合能降低。
⼈们进⾏投资,本质上是在不确定性的收益和风险中进⾏选择。
投资组合理论⽤均值-⽅差来刻画这两个关键因素。
其中均值是指投资组合的期望收益率,它是单只证券的期望收益率的加权平均,权重为相应的投资⽐例。
⽅差是指投资组合的收益率的⽅差。
我们把收益率的标准差称为波动率,它刻画了投资组合的风险。
那么在证券投资决策中应该怎样选择收益和风险的组合呢?投资组合理论主要通过研究"理性投资者"优化投资组合。
所谓理性投资者:是指在给定期望风险⽔平下对期望收益进⾏最⼤化,或者在给定期望收益⽔平下对期望风险进⾏最⼩化。
⼆:求解最优投资组合过程本⽂最优投资组合思想是:在给定期望收益⽔平下对期望风险进⾏最⼩化的投资。
利⽤的是马克维茨的均值-⽅差模型:本⽂实现最优投资组合的主要步骤:1:得到夏普⽐率最⼤时的期望收益2:得到标准差最⼩时的期望收益3:根据1,2所得的期望收益,获取预估期望收益范围,在预估期望收益范围内取不同值,获取其最⼩⽅差,得到预估期望收益与最⼩⽅差的关系即获得最⼩⽅差边界。
4:最⼩⽅差边界位于最⼩⽅差资产组合上⽅为有效边界5;获取最⼩⽅差边界上最⼤夏普⽐率,绘出CML6:得到最⼩⽅差边界上最⼤夏普⽐率处各股票权重三:实证数据⽤例:1:获取10股股票历史收盘价记录(2014.07.01—2017.07.01)(附件:stocks.xlsx)stocks=['601166', #兴业银⾏'600004', #⽩云机场'300099', #精准信息'601328', #交通银⾏'601318', #中国平安'601398', #中设股份'000333', #美的集团'600036', #招商银⾏'600016', #民⽣银⾏'601818'] #光⼤银⾏1.1:股票历史收盘价趋势折线图如下:2:计算预期收益率:连续复利收益率即对数收益率(附件:stock_revs.xlsx)revs=np.log(data/data.shift(1))3:⽤蒙特卡洛模拟产⽣⼤量随机组合,得到随机权重投资组合散点图如下:4:最优投资组合步骤:4.1:得到夏普⽐率最⼤时的期望收益def max_sharpe(weights):return -getPortfolioInformation(weights)[2]opts=sco.minimize(max_sharpe,numb * [1. / numb,], method='SLSQP',bounds=bnds, constraints=cons)getPortfolioInformation(opts['x']).round(4) #opts['x'] :得到夏普⽐率最⼤时的权重,收益率,标准差,夏普⽐率#此时权重:[ 3.21290938e-01 5.00704152e-02 8.67642540e-02 0.00000000e+00 5.41874393e-01 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+000.00000000e+00 5.15579333e-16]# [收益率= 0.478 标准差=0.251 夏普⽐率=1.904]4.2: minimize:优化,最⼩化风险:⽅差最⼩化def min_variance(weights):return getPortfolioInformation(weights)[1] ** 2optv=sco.minimize(min_variance, numb * [1. / numb,],method='SLSQP', bounds=bnds,constraints=cons)#此时权重:[ 1.18917047e-01 1.00755105e-01 1.04406546e-01 4.08438380e-02 4.53999968e-02 0.00000000e+00 0.00000000e+00 9.16150836e-18 5.89677468e-01 1.52059355e-17]# [收益率= 0.309 标准差= 0.22 夏普⽐率=1.405]4.3:获取有效边界4.3.1:获取最⼩⽅差边界曲线图,最⼩⽅差资产组合,随机组合散点图:指定收益率范围 [0.1545, 0.5736 ],求最⼩⽅差:def min_sd(weights):return getPortfolioInformation(weights)[1]tvols = []infor_min_sd=[]#获取在指定期望收益下的最⼩标准差:for tret in trets:cons = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: getPortfolioInformation(x)[0] - tret},{'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x)-1})res = sco.minimize(min_sd, numb * [1. / numb,], method='SLSQP',bounds=bnds, constraints=cons)infor_min_sd.append(res) # tret 唯⼀的tvols.append(res['fun']) #获取函数返回值,即最⼩标准差tvols = np.array(tvols)ind_min_sd = np.argmin(tvols) #最⼩⽅差组合处进⾏划分,分两段evols = tvols[:ind_min_sd]erets = trets[:ind_min_sd]tck = sci.splrep(erets,evols ) #B-Spline样条曲线函数 #前⼀个必须是唯⼀y2 = np.linspace(np.min(erets), np.max(erets), 100)x2 = sci.splev(y2, tck)evols = tvols[ind_min_sd:]erets = trets[ind_min_sd:]tck = sci.splrep(evols, erets)x3 = np.linspace(np.min(evols), np.max(evols), 100)y3 = sci.splev(x3, tck)plt.figure(figsize=(10, 8))plt.scatter(pvols, prets, c=prets/pvols,s=5, marker='.')plt.plot(x2, y2,'g',label=u"最⼩⽅差边界")plt.plot(x3, y3,'g',label=u"最⼩⽅差边界")plt.axhline(y=rev_min_variance,color='b',label=u"最⼩⽅差资产组合") #最⼩⽅差资产组合plt.plot(getPortfolioInformation(opts['x'])[1], getPortfolioInformation(opts['x'])[0],'r*', markersize=5.0)#最⼤夏普⽐率plt.plot(getPortfolioInformation(optv['x'])[1], getPortfolioInformation(optv['x'])[0],'y*', markersize=5.0)#最⼩⽅差plt.grid(True)plt.xlabel('Expect Volatility')plt.ylabel('Expect Return')plt.show()结果显⽰如下4.3.2:获取有效边界曲线图:plt.figure(figsize=(10, 8))plt.scatter(pvols, prets, c=prets/pvols,s=5, marker='.')plt.plot(x3, y3,'g',label=u"有效边界")plt.plot(getPortfolioInformation(opts['x'])[1], getPortfolioInformation(opts['x'])[0],'r*', markersize=8.0)#最⼤夏普⽐率plt.plot(getPortfolioInformation(optv['x'])[1], getPortfolioInformation(optv['x'])[0],'y*', markersize=8.0)#最⼩⽅差plt.grid(True)plt.xlabel('Expect Volatility')plt.ylabel('Expect Return')plt.show()5:获取最⼩⽅差边界上最⼤夏普⽐率,绘出CML5.1: B-Spline样条曲线的参数tck = sci.splrep(evols, erets)5.2: B-Spline样条曲线函数def f(x):return sci.splev(x, tck, der=0)5.3: B-Spline样条曲线函数⼀阶导数def df(x):return sci.splev(x, tck, der=1)5.4:构造⾮线性函数,使函数fun(x)⽆限逼近0向量, risk_free_return:⽆风险收益,默认为0.00def fun(x, risk_free_return=0.00):e1 = risk_free_return - x[0]e2 = risk_free_return + x[1] * x[2] - f(x[2])e3 = x[1] - df(x[2])return e1, e2, e35.5 利⽤最⼩⼆乘法⽆限逼近0,⽆风险收益率:0,斜率:0.5,初始⾃变量:zoneX = sco.fsolve(fun, [0.00, 0.50, zone])plt.figure(figsize=(12, 6))#圆点为随机资产组合plt.scatter(pvols, prets,c=prets/ pvols,s=5, marker='.')#随机组合散点集plt.plot(x3, y3,'g',label=u"有效边界")plt.plot(getPortfolioInformation(opts['x'])[1], getPortfolioInformation(opts['x'])[0],'g*', markersize=5.0)#最⼤夏普⽐率plt.plot(getPortfolioInformation(optv['x'])[1], getPortfolioInformation(optv['x'])[0],'y*', markersize=5.0)#最⼩⽅差#设定资本市场线CML的x范围从0到1.5最⼤夏普利率时标准差值x = np.linspace(0.0, 1.5*zone)#带⼊公式a+b*x求得y,作图plt.plot(x, X[0] + X[1] * x, lw=1.5)#标出资本市场线与有效边界的切点,绿星处plt.plot(X[2], f(X[2]), 'r*', markersize=5.0)plt.grid(True)plt.axhline(0, color='k', ls='--', lw=2.0)plt.axvline(0, color='k', ls='--', lw=2.0)plt.xlabel('expected volatility')plt.ylabel('expected return')plt.colorbar(label='Sharpe ratio')plt.show()#最⼤夏普⽐率点: (0.251241778282 ,0.478266895458) #切点: (0.251147161667, 0.4781282509275755)结果图如下:6: 得到最⼩⽅差边界上最⼤夏普⽐率处各股票权重:根据收益率差绝对值最⼩选取权重进⾏投资:rev_result=f(X[2])flag=0temp=abs(trets[0]-rev_result)length=len(trets)for i in range(1,length):if abs(trets[i]-rev_result)<temp:temp=trets[i]-rev_resultflag=iweight_result=infor_min_sd[flag]['x']all=0 #最终为 1.0for i in range(10):all=all+weight_result[i]print('{:.5f}'.format(weight_result[i]))# weight_result=[ 0.00000 0.04802 #⽩云机场0.00000 0.85880 #交通银⾏ 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.09318 #民⽣银⾏ 0.00000 ]故最终投资股票是:0.04802 #⽩云机场0.85880 #交通银⾏0.09318 #民⽣银⾏。
投资组合理论与资本资产定价模型CAPM

投资组合理论与资本资产定价模型CAPM投资组合理论与资本资产定价模型(CAPM)是金融学中两个基本的理论框架,用于解释资本市场的行为和为投资者提供投资决策的依据。
投资组合理论是由美国经济学家哈里·马科维茨(Harry Markowitz)于1952年提出的,也是他获得1990年诺贝尔经济学奖的主要理论基础。
该理论认为,投资者可以通过合理配置资金,选择不同风险和收益水平的资产组合,从而实现在给定风险下最大化收益或在给定收益下最小化风险的目标。
通过将不同资产之间的相关性考虑在内,投资者可以通过分散投资来降低投资组合的整体风险。
资本资产定价模型(CAPM)是由美国经济学家威廉·夏普(William Sharpe)、芝加哥大学教授约翰·林特纳(John Lintner)和莱芜丝·特雷南伯格(Jan Mossin)于1964年同时独立提出的。
CAPM认为,资产的预期回报率与其系统风险(与整个市场波动相关的风险)成正比,与无风险利率成反比。
该模型通过将投资者面临的风险分解为系统风险和非系统风险(特异风险)两部分,提供了确定资产预期回报率的方法。
CAPM认为,投资者应该通过以无风险资产利率为基准,根据投资组合整体风险水平确定预期回报率。
投资组合理论和CAPM在投资决策中起着重要的作用。
投资组合理论强调通过选择不同相关性的资产来实现分散投资,降低整体风险。
投资者可以通过投资不同资产类别(如股票、债券、房地产等)来达到分散投资的目的。
而CAPM通过考虑整个市场风险来确定资产预期回报率,为投资者提供了估计资产预期回报率的方法,从而辅助投资者做出投资决策。
然而,投资组合理论和CAPM也存在一些局限性。
首先,投资组合理论和CAPM都是基于一系列假设和简化条件建立的,如理性投资者、完全市场、无摩擦成本等,因此在实际应用中存在局限性。
其次,CAPM是基于市场均衡的理论,没有考虑其他因素对资产价格的影响,如宏观经济因素、公司基本面等,因此在预测和解释市场波动方面具有一定的局限性。
最优投资组合公式

最优投资组合公式在投资领域中,最优投资组合是指在给定的投资标的和风险偏好条件下,能够最大化投资者预期收益或最小化风险的投资组合。
最优投资组合公式是一种数学模型,它通过计算各种资产的权重来确定最佳的投资组合。
最常用的最优投资组合模型是马科维茨组合理论,由于这个理论的重要性,它被广泛应用于投资管理和资产配置领域。
马科维茨组合理论是由美国经济学家哈里·马科维茨在20世纪50年代提出的,该理论认为,投资组合的风险与各种资产之间的相关性有关,而不仅仅是单个资产的风险。
其基本公式如下:E(Rp) = ∑(i=1)^(N) wi * E(Ri)其中,E(Rp)表示投资组合的预期收益,N表示投资标的的数量,wi表示第i个资产在投资组合中的权重,E(Ri)表示第i个资产的预期收益。
此外,马科维茨组合理论还引入了投资组合的方差来衡量风险,方差公式如下:Var(Rp) = ∑(i=1)^(N) ∑(j=1)^(N) wi * wj * σij其中,Var(Rp)表示投资组合的方差,σij表示第i个资产和第j个资产之间的协方差。
为了达到最优投资组合,投资者需要在预期收益和风险之间做出权衡。
马科维茨通过引入风险厌恶系数(λ)来控制风险和收益的权衡关系,从而得到最优投资组合。
最优投资组合可以通过求解以下公式得到:min λ * Var(Rp) - E(Rp)约束条件如下:∑(i=1)^(N) wi = 1wi ≥ 0该优化问题需要使用数学优化算法进行求解,例如线性规划、二次规划或有效前沿算法等。
在实际应用中,投资者可以通过历史数据或专业机构提供的数据来估计资产的预期收益和风险。
通过不断调整投资组合的权重,投资者可以根据自身的风险偏好和投资目标来选择最优投资组合。
需要注意的是,最优投资组合公式仅是一个数学模型,其结果可能受到多种因素影响,包括资产预期收益和风险的准确性、相关性的变化、投资者的风险偏好以及投资时段等。
马科维茨投资组合理论模型

马科维茨投资组合理论模型
1 马科维茨投资组合理论
马克·科维茨(Markowitz)投资组合理论是一种采用数学工具来评估投资组合最优化的价值投资方法。
它的目的在于帮助投资者实现取得最大的投资回报,同时将风险保持在一个更合理的水平。
科维茨说,有一种投资组合可以达到最大的投资回报,其风险跟另一种投资组合相同。
也可以用资本资产定价模型(CAPM)来实现这一点。
2 科维茨假设
马克·科维茨(Markowitz)投资组合理论假设只有两个因素可以影响投资组合的收益:风险和期望收益。
科维茨假设个体投资者都有一个趋向于尽可能获得最大回报的目标,他认为这是投资目标的核心原则。
为了实现最高的投资回报,投资者应根据他们的投资目标和风险容忍度,以及预期投资行业的收益率,制定一个体面的投资组合,使之尽可能获得最大的投资回报。
3 评估投资组合
马克·科维茨(Markowitz)投资理论定义了两个投资组合评估指标:1)期望收益,2)投资组合的系统性风险。
期望收益作为投资组合的衡量指标,是投资组合在一定时间内的有效收益的预期值。
投资组合的系统风险是投资组合的整体风险,可以由波动率和夏普比率来衡量。
4 总结
马克·科维茨(Markowitz)投资组合理论引入了投资领域众多新的概念,其中包括期望收益,系统性风险,夏普比率等指标,为投资者制定投资组合,获得最大回报提供了可靠可行的途径,并成为当今价值投资的重要理论基础。
最优投资组合公式

最优投资组合公式
投资是为了获取回报而进行的行为,每个投资者都希望通过找到最优的投资组
合来最大化他们的回报。
在金融领域,有许多方法和公式可用于寻找最优投资组合。
其中一个常用的最优投资组合公式是马科维茨模型。
马科维茨模型是由美国经
济学家哈里·马科维茨于20世纪50年代提出的。
该模型基于投资组合理论的核心
思想是通过合理分配不同资产之间的权重来最大化投资回报并降低风险。
马科维茨模型中的最优投资组合可以通过以下公式计算得出:
E(Rp) = w1 * E(R1) + w2 * E(R2) + ... + wn * E(Rn)
其中,E(Rp)代表整个投资组合的预期收益率,E(Ri)代表第i个资产的预期收
益率,wi代表第i个资产在投资组合中的权重。
通过调整不同资产的权重,投资者可以找到最优投资组合,以获得最大的预期收益率。
此外,马科维茨模型还考虑了投资组合的风险。
通过计算投资组合的方差或标
准差,投资者可以评估投资组合的风险水平,并根据自己的风险偏好选择合适的投资组合。
不过,需要注意的是,马科维茨模型是基于一些假设和前提条件,例如假设资
产收益率服从正态分布,且过去的收益率可以用来预测未来的收益率。
在实际应用中,投资者需要根据自己的情况和市场状况对模型进行适当的调整和修正。
总结来说,最优投资组合公式是通过权衡不同资产的预期收益率和风险来寻找
最佳的投资组合。
马科维茨模型是一种常用的方法,但在实际应用中需要谨慎处理,并结合实际情况进行调整。
通过合理分配资产权重,投资者可以优化投资组合,以实现预期的回报目标。
现代投资组合理论知识

哈里▪马科维茨
生于美国伊利诺伊州。在芝加哥大学
1950年获得经济学硕士、1952年博士
学位。
马科维茨是享誉美国和国际金融经济
学界的大师,曾任美国金融学会主席、
管理科学协会理事、计量学会委员和
美国文理科学院院士。 1989年美国运
筹学会、管理科学协会联合授予马科
维茨、冯?诺伊曼运筹学理论奖,以表
分别为j:i, j1
j i, j 1
j i, j 1
(w1w212 w1w313 ) (w2w1 21 w2w3 23 )
(Ewr23pww11w32E(112wn3w2ww2i1rwi3)23)=13 n2ww(2iw3Er2i3)
同理,当i,ij1 n 时 i1
n
其中 w 1 n
第8章 现代投资组合理论
马柯维茨的资产组合理论
马柯维兹(Harry Markowitz)1952年在 Journal of Finance发表了论文《资产组合的选择》,标志着现代 投资理论发展的开端。
马克维茨1927年8月出生于芝加哥一个店主家庭,大 学在芝大读经济系。在研究生期间,他作为库普曼的助 研,参加了计量经济学会的证券市场研究工作。他的导 师是芝大商学院院长《财务学杂志》主编凯彻姆教授。 凯要马克维茨去读威廉姆斯的《投资价值理论》一书。
马的贡献是开创了在不确定性条件下理性投资者进行 资产组合投资的理论和方法,第一次采用定量的方法证 明了分散投资的优点。他用数学中的均值方差,使人们 按照自己的偏好,精确地选择一个确定风险下能提供最 大收益的资产组合。获1990年诺贝尔经济学奖。
第8章 现代投资组合理论
2.现代证券组合理论的基本假设:为了弄清资产是如何 定价的,需要建立一个模型即一种理论,模型应将 注意力集中在最主要的要素上,因此需要通过对环 境作一些假设,来达到一定程度的抽象。
马柯威茨投资组合理论

马柯威茨投资组合理论
马柯威茨投资组合理论是20世纪50年代末由美国经济学家威廉·马柯威茨首先提出
的一种金融投资理论,它是把投资者追求财富最大化指标与风险均衡指标完美结合给出了
解决方案。
它以一种新的方式,把投资者的资本回报率的的最大化表达成“最优化投资组合”的概念。
马柯威茨投资组合理论的基础是它所采用的“可接受风险”原则。
在马柯威茨投资组
合理论中,投资者可以通过对他们投资组合中任何一种资产,考虑他们承受的风险程度而
灵活选择,以此来评估一种投资者可以接受的风险程度,从而计算出最佳投资组合。
投资
者在选择风险等级时,需要参考公司财务报表、宏观经济状况和其他市场信息,以便对不
同的风险合理地进行评估。
对于投资者来说,马柯威茨投资组合理论的优点在于它鼓励投资者根据其资本业务,
运用宽松投资策略,采用多样化投资策略来降低风险,同时保证财富的稳定增长。
因此,
可以让投资者根据自己的投资风险及其希望获得的回报,去构造出最佳的投资组合,从而
获得最大的回报。
此外,马柯威茨投资组合理论还提倡投资者在投资过程中,要注重对市场结构的研究,了解宏观经济状况,把握投资趋势,以便采取适当的策略,保证投资收益。
从上面可以看出,马柯威茨投资组合理论对投资者提供了一种权衡经济风险和收益的
有效方法,它有助于投资者最大限度地实现投资利润,并且还能够有效降低投资风险。
马科维茨投资组合理论模型

马科维茨投资组合理论模型
马科维茨投资组合理论模型是由美国经济学家马科维茨提出的一种投资组合理论,该理论模型通过对投资组合和投资组合收益率的分析,提出了一种最优投资组合的概念,这种投资组合可以满足投资者的期望收益和风险最小化的要求。
马科维茨投资组合理论模型的基本概念是,当给定一定的投资资金,可以通过不同的投资组合,即不同投资产品的组合,使投资者的收益最大化。
该模型也引入了风险因素,通过对投资组合和投资组合收益率的分析,提出了最优投资组合的概念。
马科维茨投资组合理论模型的应用非常广泛,它可以帮助投资者进行投资决策。
该理论模型可以帮助投资者选择最佳的投资组合,以满足投资者的期望收益和风险最小化的要求,从而更好地实现投资目标。
此外,它还可以帮助投资者估算投资组合的收益率和风险,从而更好地进行投资。
马科维茨投资组合理论模型也可以帮助投资者灵活地进行投资,根据投资者的风险承受能力,可以调整投资组合,以满足投资者的投资目标。
此外,该理论模型还可以帮助投资者更好地识别投资机会,以获得更高的投资收益。
总的来说,马科维茨投资组合理论模型是一种有效的投资组合理论,
它可以帮助投资者更好地实现投资目标,更好地进行投资决策,并获得更高的投资收益。
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第一节 马科维兹投资组合理论 的假设条件和主要内容
一、主要内容 二、假设条件
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投资学第二章
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一、主要内容
马科维茨(H. Markowitz, 1927~) 《证券组合选择理论》
有着棕黄色头发,高大 身材,总是以温和眼神 凝视他人,说话细声细 语并露出浅笑。
这个理论演变成进一步研究金融经济学的基础. 这 一理论通常被认为是现代金融学的发端.
这一理论的问世,使金融学开始摆脱了纯粹的描述 性研究和单凭经验操作的状态, 标志着数量化方法 进入金融领域。 马科维茨的工作所开始的数量化 分析和MM理论中的无套利均衡思想相结合,酝酿了 一系列金融学理论的重大突破。
➢ 对于证券组合而言,它的回报率可以用同样的方法 计算:
r P ( W 1 W 0 )/W 0 ,即 W ( 01 + r P ) = W 1
化
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投资学第二章
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什么是投资组合
狭义的定义:是指如何构筑各种有价证 券的头寸(包括多头和空头)来最好地 符合投资者的收益和风险的权衡。
广义的定义:包括对所有资产和负债的 构成做出决策,甚至包括人力资本(如 教育和培训)的投资在内。
▪ 我们的讨论限于狭义的含义。
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投资学第二章
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Markowitz 的基本思想
冲”。因此,投资不要“把鸡蛋放在一个篮 子里”,而要“分散化”。 在某种“最优投资”的意义下,收益大意味 着要承担的风险也更大。
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投资学第二章
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投资学第二章
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❖ 瑞典皇家科学院决定将1990年诺贝尔奖授 予纽约大学哈利.马科维茨(Harry Markowitz)教授,为了表彰他在金融经济学 理论中的先驱工作—资产组合选择理论。
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主要贡献
发展了一个在不确定条件下严格陈述的可操作的选
择资产组合理论:均值方差方法 Mean-Variance methodology.
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投资学第二章
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二、假设
投资者将一笔资金在给定时期(持有期)里进 行投资,在期初,他购买一些证券,然后在期 末全部卖出,那么在期初他将决定购买哪些 证券,资金在这些证券上如何分配?
投资者的选择应该实现两个相互制约的目标 ——预期收益率最大化和收益率不确定性( 风险)的最小化之间的某种平衡。
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投资学第二章
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马科维兹投资组合理论的假设为:
1.单期投资
单期投资是指投资者在期初投资,在期末获 得回报。单期模型是对现实的一种近似描述 ,如对零息债券、欧式期权等的投资。虽然 许多问题不是单期模型,但作为一种简化, 对单期模型的分析成为我们对多时期模型分 析的基础。
2.投资者事先知道投资收益率的概率分布,并 且收益率满足正态分布的条件。
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❖ 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
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投资学第二章
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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。
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。
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投资学第二章
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3.资者的效用函数是二次的,即u(W)=a+bW+CW2。
(注意:假设2和3成立可保证期望效用仅仅是财富期 望和方差的函数)
4.投资者以期望收益率(亦称收益率均值)来衡量未 来实际收益率的总体水平,以收益率的方差(或标 准差)来衡量收益率的不确定性(风险),因而投 资者在决策中只关心投资的期望收益率和方差。
投资学第二章
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➢ 尽管存在一些对理性的投资者来说应 当遵循的一般性规律,但在金融市场 中,并不存在一种对所有投资者来说 都是最佳的投资组合或投资组合的选 择策略,原因如下:
投资者的具体情况
投资周期的影响
对风险的厌恶程度
投资组合的种类
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投资学第二章
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一、价格与回报率
➢ 对于单期投资而言,假设你在时间0(今天)以价格 S0购买一种资产,在时间1(明天)卖出这种资产 ,得到收益S1。那么,你的投资回报率为 r=(S1S0)/S0 。
合风险最小,除了多样化投资于不同的股票之外,还 应挑选相关系数较低的股票。因此,马科维兹的“均值 -方差组合模型”不只隐含将资金分散投资于不同种类 的股票,还隐含应将资金投资于不同产业的股票。同
时马科维兹均值-方差模型也是提供确定有效边界的
技术路径的一个规范性数理模型。
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投资学第二章
5.投资者都是不知足的和厌恶风险的,遵循占优原则 ,即:在同一风险水平下,选择收益率较高的证券 ;在同一收益率水平下,选择风险较低的证券。
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投资学第二章
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第二节 证券收益与风险的度量及证券 组合的风险分散化效应
一、价格与回报率
二、期望收益率
三、方差
四、协方差
五、相关系数
六、证券组合的方差 、协方差和风险的分散
马科维兹模型概要
马科维兹于1952年提出的“均值-方差组合模型”是在 禁止融券和没有无风险借贷的假设下,以资产组合中
个别股票收益率的均值和方差找出投资组合的有效边 界(Efficient Frontier),即一定收益率水平下方差最 小的投资组合,并导出投资者只在有效边界上选择投
资组合。根据马科维兹资产组合的概念,欲使投资组
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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。
最后,通过求解二次规划,可以算出有效投 资组合的集合,计算结果指明各种证券在投 资者的资金中占多大份额,以便实现投资组 合的效性——即对给定的风险使期望回报率 最大化,或对于给定的期望回报使风险最小 化。