基于不同市場(chǎng)狀態(tài)下個(gè)股預(yù)期收益的動(dòng)態(tài)投資組合策略研究.pdf

1、在研究宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)和金融變量的動(dòng)態(tài)行為時(shí)，線(xiàn)性模型往往無(wú)法體現(xiàn)變量非線(xiàn)性動(dòng)態(tài)過(guò)程中的非對(duì)稱(chēng)性、振幅的相關(guān)性和波動(dòng)的集聚效應(yīng)等。由于股票市場(chǎng)受一個(gè)潛在的市場(chǎng)狀態(tài)（熊牛市等）影響，且投資者在不同的市況中所面臨風(fēng)險(xiǎn)是不同的。所以當(dāng)我們研究資本市場(chǎng)收益率時(shí)，將傳統(tǒng)的Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型與CAPM模型相結(jié)合可以解釋一些問(wèn)題，但仍無(wú)法解釋異方差性和極值點(diǎn)集聚等現(xiàn)象。
　　本文在研究資本市場(chǎng)收益率時(shí)，考慮到市場(chǎng)的收益率曲線(xiàn)具有均值恢復(fù)，異常波動(dòng)

2、，極值點(diǎn)集聚等特征。所以采用了Janczura(2012)提出的校正后的Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型(CMRS)來(lái)預(yù)測(cè)市場(chǎng)收益率，并與CAPM模型相結(jié)合構(gòu)建動(dòng)態(tài)投資組合策略。在本文在研究過(guò)程中，首先把市場(chǎng)劃分為牛市、熊市和穩(wěn)態(tài)三種狀態(tài)，并通過(guò)模型估計(jì)出每種狀態(tài)下市場(chǎng)的預(yù)期收益率和對(duì)應(yīng)概率。然后從不同行業(yè)隨機(jī)選取了十只股票，利用前面得到的市場(chǎng)收益率預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)計(jì)算個(gè)股在不同市場(chǎng)狀態(tài)下的預(yù)期收益率，進(jìn)而求得個(gè)股的期望收益率，最后用線(xiàn)性規(guī)劃的方法，

3、根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則構(gòu)建動(dòng)態(tài)投資組合策略。本文的研究數(shù)據(jù)可以分為兩個(gè)階段，2013/1/1~2015/12/31的數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練，參數(shù)估計(jì)，2016/1/1~2016/9/30日的數(shù)據(jù)用于對(duì)最終構(gòu)建的動(dòng)態(tài)投資組合策略進(jìn)行模擬驗(yàn)證。
　　最后實(shí)證結(jié)果表明：CMRS模型和傳統(tǒng)的MRS模型都可以對(duì)市場(chǎng)的狀態(tài)做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，且預(yù)測(cè)結(jié)果基本一致；由于CMRS模型可以在市場(chǎng)處于異常狀態(tài)（收益率>1％）時(shí)放大誤差波動(dòng)，在市場(chǎng)處于平穩(wěn)狀態(tài)時(shí)（收益率