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基于CVaR的最优资产组合及其在中国证券市场的应用

作　者: 罗素娥
导　师: 许永甲
学　校: 广东商学院
专　业: 统计学
关键词: 最优资产组合 VaR(在险价值) CVaR(条件风险价值) 资产组合管理
分类号: F832.51
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

资产组合理论研究的是投资者如何对多种资产进行选择和配置的问题。资产组合的目的在于使得投资者持有的资产在投资者允许的风险水平下收益最大化或者在一定的收益水平下风险最小化。在构建资产组合并对其进行优化的时候,对于风险的描述和刻画不同,采用不同的风险度量方法,则构建的资产组合及其优化结果也不一样。CVaR(条件在险价值)方法在刻画和衡量风险方面具有其他风险度量所不具备的优势,是一个一致风险度量。然而,使用CVaR作为风险度量将遭遇计算上的困难。多数作者在构建这类资产组合时,先假定资产收益服从何种分布。有些甚至假定资产收益服从正态分布。事实上,在这种情况下,使用CVaR作为风险度量与使用方差作为风险度量是等价的。本文将在考察CVaR性质及有关资产组合理论的基础上直接使用样本来构建均值—CVaR资产组合。这是一种基于统计估计的方法,完全由样本信息来构建资产组合,不拘泥于资产收益服从何种分布。同时,本文使用我国股票市场的历史数据构建了一个基于CVaR的最优资产组合,并对其运行进行观察分析,结果表明,股票类资产的收益回报大多不符合正态分布;基于CVaR的最优资产组合理论相对于均值—方差理论在相同的收益水平下具有更小的风险;组合投资的确能够分散风险;基于CVaR的最优资产组合理论在中国证券市场的应用基本上是有效的。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-8
1 引言  8-15
  1.1 论文选题的背景和意义  8-10
    1.1.1 论文选题的背景  8-9
    1.1.2 论文选题的意义  9-10
  1.2 国内外研究状况综述  10-13
    1.2.1 国内外关于VaR 的研究综述  10-11
    1.2.2 国内外关于CVaR 的研究综述  11-13
  1.3 论文的结构框架与研究方法  13-14
    1.3.1 本文的结构框架  13-14
    1.3.2 本文的研究方法  14
  1.4 论文进行的研究工作及创新  14-15
2 资产组合理论基础  15-23
  2.1 Markowitz 的资产组合理论  15-19
    2.1.1 资产收益的度量  15-17
    2.1.2 资产风险的度量  17
    2.1.3 均值—方差模型  17-19
  2.2 半方差方法和平均绝对偏差(MAD)方法  19-20
  2.3 资产组合管理理论  20-23
    2.3.1 资产组合管理的基本过程  20-21
    2.3.2 资产组合策略  21-23
3 CVaR 和基于CVaR 的最优资产组合模型  23-31
  3.1 VaR 的性质及其评价  23-25
  3.2 一致风险度量标准  25-26
  3.3 CVaR 的产生及其性质  26-27
  3.4 CVaR 的计算方法  27-29
  3.5 均值—CVaR 最优资产组合模型  29-31
4 基于CVaR 的最优资产组合的实证研究  31-44
  4.1 基于CVaR 的最优资产组合的构建  31-37
    4.1.1 样本数据的选取  31
    4.1.2 样本数据的正态性检验  31-35
    4.1.3 均值—CVaR 最优资产组合模型的构建  35-37
  4.2 资产组合的观察与分析  37-39
  4.3 相关风险及其分析  39-40
  4.4 基于CVaR 的资产组合模型的效率评估—与均值—方差模型比较  40-44
5 结论与展望  44-46
参考文献  46-49
附录  49-54
致谢  54

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