基于均值-CVaR-熵的證券投資組合優(yōu)化及實證研究.pdf

1、近期中國股市行情一直走高的背景下，股票投資再次成為大眾投資的首選，如何進行股票組合的選取以及對風險的度量在投資過程中更凸顯其重要性。而投資組合理論是投資學從古到今一直在研究的課題之一，它主要解決的問題就是如何把一定數(shù)量的資金分配到不同的資產(chǎn)中，在小于給定風險水平的情況下最大化收益或者在收益一定的情況下最小化風險。為了得到股票的最優(yōu)投資組合，很多學者在現(xiàn)代投資組合理論的基礎(chǔ)上，從風險度量著手，分別用方差、在險價值(Value at Ris

2、k，VaR)、條件在險價值(Conditional Value at Risk，CVaR)來度量風險。而近年來有學者提出了運用信息熵來度量風險，并付之實踐，得出的結(jié)果也很理想，熵的概念很簡單，又滿足一致性風險度量，所以使之成為學者們研究金融風險管理中的前沿課題，本文以CVaR度量風險的基礎(chǔ)上加入熵的約束提出一個新的風險度量模型:均值-CVaR-熵模型。
　　本文首先闡述一致性風險度量的特點，然后從馬科維茨的投資組合理論著手進行介紹

3、，然后對VaR在理論上進行了闡述，并且使之與CVaR進行比較，進而介紹CVaR概念，分析各自的性質(zhì)及對應(yīng)的優(yōu)缺點，最后介紹熵可以作為風險的概念，得出熵滿足一致性風險度量的結(jié)論，并且可以彌補其他度量方法所具有的一些缺點，所以熵運用在風險度量上是合適的。
　　在進行了理論分析后，接下來是本文的核心即在保證投資組合收益率的前提下，以CVaR和熵函數(shù)的線性組合為最小目標函數(shù)，構(gòu)建不允許賣空的基于均值-CVaR-熵的股票投資組合模型。建立完

4、均值-CVaR-熵模型后，和均值-方差模型、均值-CVaR模型進行比較分析。
　　文章最后一部分是對已經(jīng)建立的三個模型進行實證分析，首先在上證A股多個行業(yè)分類中選取30支股票作為數(shù)據(jù)選取對象，利用Matlab軟件中的fmincon函數(shù)對模型求解，求得均值-方差模型、均值-CVaR模型、均值-CVaR-熵模型的最優(yōu)解及對應(yīng)的各資產(chǎn)的分配比例，其次對求得的最優(yōu)結(jié)果進行分析，并運用樣本外數(shù)據(jù)求得每個組合的夏普比率，進而檢驗且得出模型結(jié)果