投资组合策略实证分析
基于分位数回归的均值-VaR组合投资决策分析

基于分位数回归的均值-VaR组合投资决策分析
蒋翠侠;刘玉叶;周莹莹
【期刊名称】《郑州航空工业管理学院学报》
【年(卷),期】2015(033)001
【摘要】建立在均值—方差分析框架下的组合投资决策,需要较强的正态分布假设,难以准确刻画与分散非对称与极端尾部风险.为此,文章考虑均值-VaR模型,将模型求解过程转化为一个分位数回归问题,给出了均值-VaR模型求解新算法.使用沪深300指数中的60只成分股进行了实证研究,验证了算法的有效性,并将基于分位数回归的均值-VaR模型与均值—方差模型进行了对比,发现前者能够很好地分散尾部风险.
【总页数】6页(P28-33)
【作者】蒋翠侠;刘玉叶;周莹莹
【作者单位】合肥工业大学管理学院,安徽合肥230009;合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室,安徽合肥230009;合肥工业大学管理学院,安徽合肥230009;合肥工业大学管理学院,安徽合肥230009
【正文语种】中文
【中图分类】F830.59
【相关文献】
1.基于D-vine copula-分位数回归的组合投资决策 [J], 许启发;王侠英;蒋翠侠;李辉艳
2.基于分位数回归模型的VaR研究——以贵州百灵股票为例 [J], 扶仕彤;金良琼;
3.基于分位数回归森林的VaR估计及风险因素分析 [J], 苟小菊;王芊
4.中国股票市场板块间风险溢出效应研究
——基于分位数回归的CoVaR模型 [J], 吴青峰
5.碳中和目标下京津冀地区碳排放影响因素研究——基于分位数回归和VAR模型的实证分析 [J], 张丽峰;刘思萌
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
证券投资组合研究

本科生实践教学活动周实践教学成果成果形式:论文成果名称:证券投资组合模型研究学生姓名:目录一类证券投资组合模型研究 (2)序言 (1)一、证券投资组合模型的发展现状 (1)二、证券投资组合理论概述 (3)三、CEVaR风险度量的理论建构 (3)(一)证券投资组合中熵风险度量的引入 (3)(二)证券投资组合的 CVaR 风险度量的引入 (4)(三)CEVaR 风险度量方法的提出 (5)四、CEVaR模型在证券投资组合中的实证研究 (5)(一)证券投资组合的CEVaR模型 (5)(二)数据的选取与处理 (6)结论 (10)参考文献 (11)一类证券投资组合模型研究研究背景:证券市场是一个高风险市场。
为了分散风险并获得最大收益,许多投资者将多种证券组合在一起进行投资,使得证券投资组合的研究成为金融界面临的重要课题之一。
Markowitz 以证券收益率的方差作为组合证券风险的度量,开辟了金融定量分析的时代,在度量风险的基础上建立了组合投资决策模型。
关键字:证券投资组合;风险;熵;CVaR 度量;CEVaR 模型序言随着经济全球化、金融一体化进程的加快,各国金融市场的开放程度不断加深、金融市场之间的联系进一步加强。
资本在全球范围内大量、快速和自由流动以及全球金融市场之间的价格协同运动使得任何地区的金融市场的局部波动都会迅速波及、传染、放大到其他市场。
金融业的激烈竞争导致了金融创新的浪潮,并由此引发了政府对金融业的放松管制,反过来又加剧了市场竞争,为以衍生金融产品为核心的金融创新提供了内在的动机和良好的环境,这一螺旋式的过程导致金融市场的不确定性和波动性增大;信息技术、现代金融理论和金融工程技术的突破性发展,提高了国际金融市场中资金和信息的流通效率,提高了对复杂金融产品和交易的准确定价能力,从而导致金融市场的交易品种、交易量和交易速度的爆发性增长,金融市场的复杂性和不稳定性大大提高;同时,为了规避风险、提高竞争力、逃避管制而展开的金融创新活动,在放松管制和技术进步的刺激下异常活跃,导致高风险的衍生金融工具飞速增长,这使金融风险得到有效的分散和转移的同时又成为金融市场风险新的来源。
夏普比率_估算方法、适用性与实证分析

夏普比率_估算方法、适用性与实证分析夏普比率: 估算方法、适用性与实证分析摘要:夏普比率是金融领域中一种重要的风险评估指标,用于衡量资产或投资组合的风险调整收益。
本文将介绍夏普比率的估算方法、适用性以及实证分析,并探讨其在投资决策中的应用。
一、简介夏普比率是由经济学家威廉·夏普(William F. Sharpe)提出的一种资产评价指标。
夏普比率是通过计算资产或投资组合的超额收益与风险之比,以评估其相对于风险的回报水平。
夏普比率等于资产或投资组合的超额收益除以其标准差。
二、估算方法夏普比率的估算方法较为简单,只需要求出资产或投资组合的超额收益和标准差即可。
超额收益即资产或投资组合的实际收益减去无风险利率或基准收益。
标准差则是衡量收益的波动性,用来表示资产或投资组合的风险水平。
通过将超额收益除以标准差,即可得到夏普比率。
三、适用性夏普比率适用于评估任何类型的投资组合或资产,包括股票、债券、指数基金等。
夏普比率考虑了资产或投资组合的风险水平,因此可以帮助投资者更准确地比较不同投资机会的相对收益水平。
夏普比率也可以用来评估投资组合的风险分散效果,帮助投资者在不同资产之间做出权衡。
四、实证分析为了验证夏普比率的有效性,研究者进行了大量的实证分析。
研究结果表明,夏普比率能够较好地刻画资产或投资组合的风险调整收益。
然而,夏普比率也存在一定的局限性,比如无法衡量非正态分布的风险、无法识别极端事件的概率等。
因此,在使用夏普比率时需要结合其他指标和方法进行综合评估。
五、应用夏普比率在投资决策中具有广泛的应用。
投资者可以使用夏普比率来比较不同投资机会的相对收益水平,选择最佳投资组合。
夏普比率也可以作为评估投资经理绩效的指标,用来判断其是否能够在风险可接受的情况下实现良好的回报。
此外,夏普比率还可以用于量化投资组合的风险水平,帮助投资者进行风险控制和资产配置。
六、结论夏普比率是一种重要的风险评估指标,通过衡量资产或投资组合的风险调整收益,帮助投资者做出更明智的投资决策。
C4-投资组合分析

3.适度组合规模的实证研究
(1)Evans & Archer(JOF,1968)的研究:适度组合规模≈ 16。
(2)Wagner & Lau( FAJ,1971)的研究: (a)适度组合规模≈ 15,超过15并不能显著降低组合风险;
简单组合的收益和风险(1960.6-1970.5)
(b)证券等级越高(低风险),组合风险越低,收益越低;反之, 证券等级越低(高风险),组合风险越高,收益越高。 不同等级证券组合的收益和风险(K=20)
二、投资组合理论的意义 1、理论价值
(1)提供解决投资最优组合选择的科学理论和方法; (2)为资产定价模型(CAPM)提供重要的理论基础。
2、应用价值
(1)资产组合管理(如基金管理)的“圣经”; (2)基金管理立法的依据:规定基金的持股比例; 《证券投资基金管理暂行办法》(1997,11) 《关于加强证券投资基金监管有关问题通知》
k
k
k
四、传统投资组合分析——简单投资组合
1.传统投资组合的问题——过度与适度组合规模
(1)扩大组合规模有助于减少组合风险,但当组合规模达到一 定规模时,组合风险趋于稳定,不再继续下降。
(2)组合的管理成本(信息费用、交易费用等)随组合规模的 扩大而增加。
2.适度组合规模原理—— 寻求“最优”的组合规模
按EP分组所得的组合风险与规模关系图 按EP分组所得的组合收益与规模关系图
(组合收益的分组效应不显著)
<4>DP: 不发股利公司的股票组合的系统性风险最高,收益率也 最高;高DP组合的系统性风险最低,但其收益率处于中等水平而 不是最低。
按DP分组所得的组合风险与规模关系图 按DP分组所得的组合收益与规模关系图
报告中的实证分析和比较案例

报告中的实证分析和比较案例第一节:实证分析的概念与意义1.1 实证分析的定义和特点1.2 实证分析的意义和应用范围第二节:实证分析方法与技术2.1 显著性测试2.2 回归分析2.3 实证分析中的数据处理2.4 实证研究的合理性和可行性评估第三节:实证分析在市场营销中的应用3.1 市场营销策略的实证分析3.2 实证分析对广告效果的评估3.3 实证分析在产品定价中的应用第四节:实证分析在人力资源管理中的应用4.1 实证分析在人力资源招聘中的应用4.2 实证分析在绩效评估中的应用4.3 实证分析在用人关系管理中的应用第五节:实证分析在金融领域中的应用5.1 实证分析在投资组合优化中的应用5.2 实证分析在信用评级中的应用5.3 实证分析在金融风险管理中的应用第六节:国际比较案例分析6.1 实证分析在国际贸易中的应用6.2 不同国家和地区实证研究的差异与共通之处6.3 国际比较案例分析的局限性与未来发展趋势第一节:实证分析的概念与意义实证分析是指通过对已有数据和现象进行统计和分析,运用相关的经济学、管理学及统计学方法,以实际数据为依据进行研究和分析的方法。
实证分析旨在通过对大量数据的收集、整理和分析,揭示出潜在的关联性、规律性和趋势性,以及一定程度上验证或推翻研究假设,为实际决策和问题解决提供依据。
实证分析的意义在于通过客观的数据分析,提高决策的科学性和准确性,为实际工作提供依据和参考,推动管理实践和学术研究的进步。
第二节:实证分析方法与技术2.1 显著性测试显著性测试是实证分析中常用的统计方法之一,用于判断两组数据之间是否存在显著差异。
通过计算两组数据的t值或p值,可以得出两组数据之间的差异是否具有统计学意义。
显著性测试在很多实证研究中都是必不可少的步骤,可以帮助研究者得出准确的结论。
2.2 回归分析回归分析是一种通过寻找变量之间的关系和模式来解释和预测现象的方法。
回归分析通常用于研究因果关系和预测结果。
动量投资策略实证研究

对于以上引用数据按照 3 个月的收益率进行分组后所形成的五个投 资组合中, 在持有的 3 个月中将每一只股票的收益率, 按照上述六个月 股票分组方式进行分组, 再进行相关性分析, 结果如下:
由以上统计可以看出, 在持有三个月时, 每一个投资组合所有投资 策略的收益率之和中第 2 个资策略实证研究
贺丽 ( 西南 交通 大学经 济管 理学 院会 计班 , 四 川成 都 610031)
[ 摘 要] 根据上海和深圳证券交易所的 515 只股票从 2000 年 1 月至 2 005 年 12 月的月收益率, 运用股指收益率在每个周日与其前一个交 易日相关关系的情况来验证动量投资策略的合理性, 对指导实际交易操作有重要的意义。 [ 关键词] 指数收益率; 自相关性; 动量投资
[ 参考文献] [1 ] 于良春,鞠源. 垄断与 竞争: 中国银行业的竞争与发展[J]. 经济研究,2 0 0 3. [2 ] 姚树洁,冯根福,姜春 霞. 中国银行业效率的实证分析[J]. 经济研究,2 0 0 4 (8 ). [3] 许小苍,伍大军. 我国 商业银行规模经济实证研究[J]. 济南金融,2 0 0 7 .
沪深300股指期货套期保值及其标的股票投资组合选择的模型实证研究1

7
Herbst 、 Kare & Marshall(1989)和Myers & Thompson(1989)也发现利用OLS进行最小风险套期保 值比率的计算会受到残差项序列相关的影响,同时解释变 量与被解释变量的协方差以及解释变量的方差也应该是考 虑信息的条件统计量,为了消除残差项的序列相关和增加 模型的信息量,可以利用双变量向量自回归模型B-VAR (Bivariate-VAR Model)进行最小风险套期保值比率的 计算,而且这种模型可以更广泛应用于各种期货价格与现 货价格模式,改善传统模型须受制于诸多前提假定的情况。
Herbst (1989)认为模型1的一个重要不足就是它忽略了残差项的自 相关。为了消除残差项的序列相关,可以利用双变量向量自回归模型 (B-VAR)进行最小风险套期保值比率的计算。在B-VAR模型中,期货 价格和现货价格存在如下关系式:
可以得到最小风险套期保值比:
18
基于协整关系的误差修正模型ECM
另一个被更广泛关注的问题,是现货价格和期货价格之间的协整 关系对最小风险套期保值比率的影响。 Engle & Granger(1987)又对这一理论进行了发展,协整理论 同时考虑了金融时间序列的长期均衡关系和短期动态关系。
9
Ghosh(1993)根据Granger & Engle的协整理论,提出了估计最小 风险套期保值比率的误差修正模型ECM(Error Correction Model), 这一模型同时考虑了现货价格和期货价格的不平稳性、长期均衡关系 以及短期动态关系。 Ghosh(1993)利用股票指数及股指期货进行了实证研究,证明考虑 现货价格与期货价格的协整关系,有利于获得一个更优的最小风险套 期保值比率;
选股条件最佳组合方法

选股条件最佳组合方法一、引言在股票投资中,选股是至关重要的第一步。
投资者在选股时往往面临着诸多条件,如何将这些条件进行有效组合,以实现投资收益最大化,成为了许多投资者关心的问题。
本文将介绍一种选股条件最佳组合方法,以帮助投资者提高投资效果。
二、选股条件的重要性1.基本面分析基本面分析主要包括公司财务报表、经营状况、行业地位等方面。
通过对公司基本面的研究,投资者可以判断出公司的盈利能力、成长性和偿债能力等,为选股提供有力依据。
2.技术面分析技术面分析主要关注股票价格和成交量等走势。
通过对技术指标的研究,投资者可以判断出股票的买入点和卖出点,提高投资收益。
3.市场情绪面分析市场情绪面分析是指投资者在选股过程中,要关注市场氛围、投资者情绪等因素。
在市场低迷时期,投资者可以关注具有潜力的优质股票;在市场繁荣时期,投资者需谨慎对待估值过高的股票。
三、最佳组合方法1.分散投资策略分散投资策略是指将资金投资于多个股票,以降低单一股票的风险。
投资者可以根据自己的风险承受能力和投资目标,选择不同行业、市值和风格的股票进行投资。
2.投资组合的优化投资组合的优化是指在分散投资的基础上,通过调整股票权重、行业配置等,实现投资组合的风险收益比最大化。
投资者可以根据市场变化和公司基本面情况,对投资组合进行定期调整。
3.定期调整投资组合定期调整投资组合是为了确保投资组合的稳定性和盈利能力。
投资者应关注持有股票的业绩表现、估值水平等因素,并在必要时进行调整。
四、实证分析与应用1.案例解析以某投资者为例,其在选股时遵循了基本面、技术面和市场情绪面等条件,将资金分散投资于多个具有潜力的股票,实现了较好的投资收益。
2.操作步骤(1)进行基本面分析,筛选出具有成长潜力的公司;(2)结合技术面分析,确定买入点和卖出点;(3)关注市场情绪,调整投资组合;(4)定期评估投资组合,适时调整。
3.收益与风险评估通过以上方法,投资者可以在控制风险的前提下,实现投资收益最大化。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
共享知识 分享快乐 卑微如蝼蚁、坚强似大象 盛年不重来,一日难再晨。及时宜自勉,岁月不待人。 投资组合策略实证分析
据调查,当今国内普通城镇居民选择的资产类别即投资工具主要 包括储蓄、债券、保险、基金、股票、黄金、不动产等。 2007年投 资者选择最多的理财方式是基金,2008年受金融危机的影响,投资 者更加青睐于比较保守、安全的储蓄,而在 2009年,政府也采取了 积极的货币及信贷政策,以此增加投资者的信心,股票成为投资的首 选。个人投资者在选择投资工具及投资比例的时候, 需要根据自身的 实际情况,即收入、年龄、投资偏好等进行资源配置,制定投资组合 或理财方案。因此,选定何种投资工具及投资比例成为投资组合过程 的重中之重。 一、文献回顾 国际权威专业机构给个人理财所下的定义是 “通过财务策划来弥 补生活现状与预期目标差距的行为,制定合理利用财务资源、实现个 人人生目标的程序。个人进行理财时需要运用理财工具, 而有效的利 用理财工具就必须进行投资组合。Markowitz于20世纪50年代最早 提出关于组合投资的均值 --------------- 方差模型(Markowitz 1952),开启了 金融投资定量化研究的先河,成为金融投资理论研究的主要论题和决 策实践的重要工具,构成了现代投资组合理论的核心基础。 投资组合 是指为达成一个或多个投资目标而组合在一起的一系列投资工具, 也 就是运用资产组合来完成理财目标, 提出当投资者面对多种资产,考 虑共享知识 分享快乐 卑微如蝼蚁、坚强似大象 用多少种资产,每种资产占多大比例时,资产配置的决策过程就开 始了。 而投资组合的资产配置或制定个人理财方案, 可以根据个人的资 金状况、投资动机、投资期限的目标、年龄、风险偏好、税收考虑等 因素来确定。例如通过对大中型城市居民个人理财的需求进行实证分 析,发现中低收入的家庭对理财需求更强烈, 学历较低的人对理财需 求较弱。结合上述各种因素,研究者引入了生命周期理财理论,其是 由F?莫迪利亚尼与R?布伦博格、A?安多于20世纪50年代共同创 建的。该理论认为,人会根据一生的收入和支出来安排各个生命阶段 的即期消费和储蓄,以达到整个生命周期内的效用最大化。 即不同的 家庭在不同的生命阶段,其不同的财务状况、资金需求和风险承受能 力都会导致不同的理财目标。 关于投资组合的研究有很多,但是基于个人生命周期、资金状况 及投资偏好三个因素来分析个人投资组合中各投资工具所占比例的 研究较少。理论研究主要集中于商业银行个人理财业务、 投资组合理 论的发展分析,或者基于生命周期理论等单方面的研究分析。 由于现 实情况的限制,实证方面的研究更少。 二、研究假设 本文主要研究的是生命周期、资产状况及投资偏好三个因素与五 大投资工具所占投资组合比例的相关性分析, 并在此基础之上得出适 合不同人的个人理财投资策略。将个人生命周期分为单身期、家庭事 业形成期、家庭事业成长期、退休前期及退休期五个阶段;资产状况 由年收入表示,分为小于10万元、10~50万元、50~100万元、100~300 万元及大于300共享知识 分享快乐 卑微如蝼蚁、坚强似大象 万元五个等次;投资偏好分为保守型、中庸型及进取 型三个类别。 假设1,资产状况与储蓄比例呈负相关。个人的资产状况由年收 入表示,总体而言,个人投资理财策略中储蓄所占的比例会随着收入 的提高而提高。但考虑到个人或外部条件的影响下,就会有所不同, 就如个人处于不同的生命周期,存在不同的投资偏好,国家的调息政 策等都会影响到投资者的储蓄比例。 就投资者个人而言,随着个人收 入的不断提高,投资者的可支配收入也越来越高,相同比例下储蓄的 资金会逐渐增多。为此,投资者在财务安全的基础之上,开始追求财 务自由,更加注重资产的增值,就会逐渐减少储蓄比例,转而有闲置 资金去投资其他收益较高的投资工具。 假设2,生命周期与寿险比例呈正相关。生命周期是从单身期到 退休期的五个阶段,简单来说可以是个人从青年到老年的过程。 单身 期,收入高支出多,可用投资资金较少,而且身体也较为健康,因而 对寿险的需要就不多。但随着年龄的增大、财产的增加及家庭成员的 增加,个人、家庭成员及财产都需要一定的寿险保证。寿险不仅表现 在人身、医疗及财产方面的保险,随着理财市场的成熟,也逐渐增加 了收益相对储蓄较高风险也较低的投资型保险。 所以当生命周期处于 退休前后阶段时,除了需要大量的养老医疗保险,投资型保险也很适 合该阶段投资者对风险的保守态度。 假设3,投资偏好与储蓄、债券、基金及寿险比例呈负相关,与 股票比例呈正相关。投资偏好从保守型进取,换种说法就是对风险的 承受能力越来越强。顾名思义,保守型的投资者风险承受能力较低, 避免高风共享知识 分享快乐 卑微如蝼蚁、坚强似大象 险的投资,偏好风险低的投资工具,例如储蓄及债券。同时 也偏好有专业投资管理的基金,风险低的情况下有相对较高的收益; 此外也需要较多的保险来转移风险,特别是投资型保险非常适合保险 型投资者。而中庸型的投资者所能承受的风险稍高,就逐渐减少储蓄、 债券等投资,逐渐增加风险较高但收益也高的股票投资。 随着风险承 受能力的增强,进取型投资者对股票在能承受较高风险的基础之上, 偏好投资收益高且风险高的股票,而风险低且收益低的储蓄债券等投 资工具所占投资比例也越来越少。 本文通过对个人投资者个案的75个样本数据进行了相关性及线 性回归分析,得出结论:(1)个人投资者的资产状况与储蓄比例及 基金比例有较明显关系,但是与债券比例、股票比例与寿险比例并无 太大关系;(2)生命周期与寿险比例呈显著相关性,与其它投资工 具并无显著相关性;(3)投资偏好与五大投资工具的选择比例都有 显著相关性。研究结果表明,个人投资者的个人情况对投资工具的选 择有着直接的影响,这就要求个人投资者或者投资机构为个人选择投 资工具时一方面需要慎重考虑个人的各方面实际情况, 选择合适的投 资工具及分配比例。另一方面,除考虑个人因素以外,还应重点关注 宏观环境的变化,包括金融市场及国家政策的变化, 都会直接或间接 的影响投资者的投资收益及风险。 从以上实证分析中可以得出投资组合理论在我国股市基本成立, 但是由于所选取的数据时间较短, 再加上我国股市成立时间短, 大多 数投资者属于散户投资者, 他们的投资策略并不象大多数机构投资者 按照投资组合理论进行投资,他们大多数的投资策略是追涨追跌策 略,即所谓的共享知识 分享快乐 卑微如蝼蚁、坚强似大象 “羊群效应”。另一方面,股票市场的体制还不完善, 上市公司也正处于刚刚发展阶段。同时 , 违规操作、操纵股市以及上 市公司虚假报表现象大量存在 , 所以现实中我国股市并不是完美地 与投资组合理论相吻合,但不能否定 MM模型及SIM模型在投资决策 及解释股票收益率差异方面是很有用的工具 , 我们仍可以用它们来度 量投资组合的表现。 三、结合马克维茨投资组合模型对中国对中国股市的实证研究 在证券市场上, 无论是机构投资者还是个人投资者, 都面临着如 何提高证券投资收益和降低证券投资风险的问题。 投资组合的目的在 于分散风险, 1952 年,马科维茨( Markowitz )提出了均值—方差投 资组合模型, 假定投资风险可以看作投资收益的不确定性。 1994 年, 摩根银行( J.P.Morgan )提出了 VaR 模型与 1997 年阿尔茨那 (Artzner )提出的 CVaR 风险度量法都相继成为欧美等国际主流的 市场风险计量工具,广泛地应用在银行、证券、期货、金融监管、金 融衍生工具等方面。本文通过改进马克威茨在( Markowitz )模型, 在传统马克威茨在( Markowitz )均植- 方差模型的基础上,在收益率 计算中引入交易费用这一条件, ,建立一个含交易费用的马克威茨 在( Markowitz )模型,使投资组合进一步丰富和完善,更加接近真 实的投资组合决策,以此得到最优投资组合模型。最后,本文结合 excel 和 Matlab 软件,选取若干支证券的收盘价作为研究数据,得 出在此最优投资组合下,收益率的分布情况。 马克维茨投资组合模型假定收益率服从正态分布, 并利用历史数 据来估计期望收益和协方差矩阵。 然而大量的实证研究表明, 资产收 益率的分布存在不对称现象, 呈现出尖峰厚尾的特征。 而且我们知道, 期望共享知识 分享快乐 卑微如蝼蚁、坚强似大象 收益向量并不是一个十分稳健的估计量, 很容易受到样本数据中 异常值的影响。 Black 和 Litterman(1992) 曾指出,期望收益的微小 变化会对资产分配问题产生较大的影响, 这种稳健性的缺乏会影响均 值—方差最优化模型的广泛应用。 进一步, 协方差矩阵的估计过程要 依赖于期望收益向量估计的精确程度, 而期望收益实际上只是对收益 率历史数据的简单平均, 这种计算方法必定会使得协方差矩阵也受到 异常值的影响,从而使协方差矩阵不是稳健的估计量。 如果我们在求解均值—方差投资组合模型时, 能够用一种比期望 收益向量和协方差矩阵更加稳健的估计量来计算, 便会大大降低数据 中异常值带来的影响。本文我们就将介绍一种Fast — MCD急健估计方 法,并利用这种方法估计马克维茨投资组合模型中股票期望收益向量 和协方差矩阵, 从而减小异常值对投资组合结果的影响。 最后利用上 证 50 指数成分股中的 10 支股票进行了实证分析。 1、均值—方差投资组合模型
1952 年,哈里 . 马克维茨在《金融杂志》上发表了一篇题为“资 产组合选择” 的文章,第一次定量地分析了投资组合中风险与收益率 之间的关系, 讨论了不确定系统中最优资产组合的选择问题, 奠定了 现代投资组合理论的基石。 他指出, 一个理性的投资者总是在保证一 定的收益率下追求风险的最小化 ,通过选择有效的投资组合 , 从而实 现期望效用最大化。 对于一个含有n种资产的投资组合P,在不允许卖空的条件下, 马克