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基于CVaR的动态规划模型及其在投资组合中的应用

刘锐  
【摘要】: 现代投资组合理论是金融学研究中的重要课题之一,其目的是寻找到最优投资组合,以达到在预期收益率前提下使投资风险最小化,或者在既定风险下使收益最大化。这里的风险主要是指非系统风险,其可以通过调整投资组合策略来分散,从而保证投资者获得稳定收益。相对收益度量,风险的度量是更加复杂和重要的。 本文研究了目前国际主流的两种风险度量方法—风险价值VaR(Value-at-Risk)方法和条件风险价值CVaR(Conditional-Value-at-Risk)方法。首先对VaR度量方法和CVaR度量方法的概念、性质和计算方法等进行介绍,同时在CVaR风险度量方法的基础上,建立均值—CVaR模型,并在正态分布条件下进一步讨论了其边界和有效前沿,给出了模型的具体数学表述和图形形状。然后着重研究一种基于动态规划方法的动态CVaR投资组合模型,并且创新地把投资组合的VaR加入到约束条件。把VaR放在抵御投资组合风险的前沿,既避免了VaR方法的明显缺陷,又充分利用了CVaR方法的优点,这样可以有效降低组合的风险。最后,选取了几支股票进行了实证分析。通过计算可以获得在相关置信水平下的投资风险损失值和组合投资比例。并对模拟的数据结果进行了研究分析,得出了多阶段组合投资的风险远比单阶段投资风险要小的结论。文章结尾,对有关研究工作进行了总结和展望。


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