動態(tài)譜風(fēng)險度量及最優(yōu)投資組合分析.pdf

1、隨著我國金融市場的逐步開放和經(jīng)濟周期的變化，我國的金融市場將越來越受到國際金融市場的影響，我國金融市場所呈現(xiàn)的波動性也越來越大。由于我國金融體系還不夠完善，金融機構(gòu)和企業(yè)對風(fēng)險的管理和防范意識還不夠成熟，再加上我國的金融監(jiān)管制度尚不健全。因此，對金融風(fēng)險的準確度量和加強金融風(fēng)險的管理是我國金融體系應(yīng)亟待解決的問題。本文基于一致性風(fēng)險度量的性質(zhì)，指出VaR在實際應(yīng)用中的缺陷，重點研究了ES和譜風(fēng)險度量的一些性質(zhì)，同時還介紹了構(gòu)造風(fēng)險譜函數(shù)

2、的方法。
　　 本文的主要研究對象是譜風(fēng)險度量（SRM），由于譜風(fēng)險度量是由風(fēng)險度量ES 生成的一大類一致性風(fēng)險度量，ES是特殊的譜風(fēng)險度量。為了計算的簡便，本文在研究動態(tài)譜風(fēng)險實證分析的過程中，重點分析SRM的特例---ES模型，建立基于GARCH模型的動態(tài)譜風(fēng)險模型，同時考慮到股票數(shù)據(jù)尖峰厚尾的特性，序列的尾部用GED分布來擬合，并通過實證分析分別比較在正態(tài)分布、學(xué)生-t分布和GED分布下VaR、ES模型的精確度，最終得出基

3、于GED分布的ES模型對風(fēng)險的估計較好。
　　 最后文章采用譜風(fēng)險度量，建立離散狀態(tài)下的均值一MΦ模型來解決投資組合優(yōu)化問題，建立了最小化MΦ的線性規(guī)劃模型，極大的減少了模型計算量，通過一個實例計算說明了MΦ在投資組合優(yōu)化模型中的應(yīng)用。分析結(jié)果表明，每個投資者對同一個資產(chǎn)組合風(fēng)險的主觀態(tài)度不同，不同投資者有不同的風(fēng)險承受力，在模型中表現(xiàn)為譜風(fēng)險值不同，他們會根據(jù)資產(chǎn)的期望收益和不同風(fēng)險偏好，做出不同的投資決策。
　　 總