不同投资组合模型下的中国股票市场资产配置研究

摘要

1952年，美国经济学家Harry M.Markowitz提出了均值-方差投资组合理论，从而奠定了投资定量化研究的基础。经过六十多年的发展，该理论已经成为现代投资组合理论的核心，在现代金融投资领域中起着举足轻重的作用，推动了金融数学理论的研究和金融工程技术的发展，并为投资者选择最优投资策略提供了有益的指导。
　　 投资者面临的主要问题是如何将财富在多种资产中进行最优配置，调节不同金融工具的投资比例，进行投资组合管理，以实现风险最小化或收益最大化。要达到这一点，越来越多的学者开始尝试采用先进的计算技术和最优化方法来研究投资组合问题，从而为决策提供更好的投资策略。
　　 本文详细介绍了如何将Black-Litterman资产配置模型应用在我国股票市场的行业资产配置中，并重点阐述了在均值-方差模型基础上加入投资者观点的B-L资产配置模型的建模思路及参数估计方法。首次尝试在安全第一准则下建立均值-半方差投资组合模型，给出了模型最优解的解析式，并试图将期望效用最大化的概念引入到均值-半方差问题中。
　　 在实证分析中，选取沪深300各行业的股票指数作为可以自由配置的风险资产，本文的另一个创新之处在于将应用时间序列ARMA-自回归条件异方差GARCH模型预测的收益率作为B-L模型中投资者观点收益率的替代变量，运用B-L资产配置模型比较不同置信水平下的投资者预期收益率。同时，对安全第一准则下均值-半方差组合风险度量模型进行分析和实证计算，求出不同风险偏好系数下的最优投资组合策略，并给出合理的解释。

目录

声明

摘要

第一章 引言

第一节 选题背景

第二节 研究意义

第三节 文献综述

1．3．1 国外文献综述

1．3．2 国内文献综述

第四节 研究思路及方法

第二章 现代投资组合理论的资产配置理论

第一节 Markowitz均值-方差模型

第二节 半方差与下偏矩风险测度

2．2．1 均值-半方差模型

2．2．2 均值-绝对离差模型

2．2．3 均值-下偏矩风险测度

2．2．4 安全第一准则

第三节 Black-Litterman模型

2．3．1 Black-Litterman模型的建模思想

2．3．2 Black-Litterman模型的理论推导

2．3．3 Black-Litterman模型的结构分析

2．3．4 Black-Litterman模型的参数设定

第四节 投资组合的绩效衡量与风险评估

2．4．1 累积收益

2．4．2 风险评价

2．4．3 同时对收益与风险加以综合考虑的三大经典指标以及信息比率

第三章 改进的投资组合模型

第一节 时间序列分析方法-GARCH模型

3．1．1 自回归-滑动平均过程ARMA(p，q)

3．1．2 自回归条件异方差模型ARCH(p)

3．1．3 广义自回归条件异方差模型GARCH(p，q)

3．1．4 ARMA-GARCH模型

3．1．5 ARMA-GARCH模型的检验

第二节 安全第一准则下的均值-下半方差投资组合模型

3．2．1 安全第一准则下最优投资组合的确定

3．2．2 随机变量的半方差与半协方差

3．2．3 安全第一准则下的S-MV投资组合模型的建立

3．2．4 安全第一准则下的S-MV投资组合模型的求解

3．2．5 安全第一准则下的S-MV投资组合模型的期望效用形式

第四章 基于改进Black-Litterman模型的实证研究

第一节 数据选择与数据处理

4．1．1 数据选择

4．1．2 数据的描述性统计

第二节 利用ARMA-GARCH模型预测沪深300各行业指数收益率

4．2．1 时间序列数据的平稳性检验

4．2．2 运用ARMA-GARCH模型预测沪深300各行业指数

第三节 Black-Litterman模型的构造

4．3．1 沪深300各行业指数的市场权重列向量W

4．3．2 风险资产收益率的协方差矩阵Σ

4．3．3 风险资产的计算均衡收益率列向量Π

4．3．4 投资者主观观点收益列向量Q

4．3．5 观点选择矩阵P

4．3．6 标量τ

4．3．7 置信水平的选取

4．3．8 观点误差矩阵Ω

4．3．9 Black-Litterman模型下的预期收益率

第五章 基于安全第一准则的S-MV投资组合模型实证研究

第一节 基于安全第一准则S-MV投资组合模型资产配置结果分析

第二节 基于改进的Black-Litterman模型的资产配置结果分析

第三节 S-MV模型与Black-Litterman模型资产配置的比较分析

第六章 结论

参考文献

致谢

个人简历在学期间发表的学术论文与研究成果