摘要 | 第1-12页 |
ABSTRACT | 第12-14页 |
第一章 导论 | 第14-32页 |
第一节 问题的提出及研究意义 | 第14-16页 |
一、问题的提出 | 第14-15页 |
二、研究意义 | 第15-16页 |
第二节 国内外研究现状及文献综述 | 第16-27页 |
一、有关风险度量的文献综述 | 第16-22页 |
(一) 国外学者关于风险度量的研究 | 第16-21页 |
(二) 国内有关风险度量的研究 | 第21-22页 |
二、有关投资组合优化理论的文献综述 | 第22-26页 |
(一) 国外有关投资组合优化理论的研究 | 第22-24页 |
(二) 国内有关投资组合优化问题的研究 | 第24-26页 |
三、对国内外研究现状的评价 | 第26-27页 |
第三节 本文研究的主要内容、主要方法、结论及创新点 | 第27-32页 |
一、本文的主要内容 | 第27-28页 |
二、主要研究方法 | 第28页 |
三、本文的主要结论 | 第28页 |
四、本文的创新之处 | 第28-32页 |
第二章 证券投资组合优化的理论基础 | 第32-55页 |
第一节 不确定条件下的决策理论 | 第32-35页 |
一、期望效用理论 | 第33-35页 |
(一) 投资者对待风险的态度 | 第33-34页 |
(二) 几种常见的效用函数 | 第34-35页 |
二、随机占优理论 | 第35页 |
第二节 证券组合收益和风险的度量 | 第35-53页 |
一、投资组合收益的度量 | 第36-39页 |
(一) 简单收益率 | 第36-37页 |
(二) 连续复利收益率 | 第37页 |
(三) 组合未来收益的度量以及历史收益序列的建模 | 第37-39页 |
二、投资组合风险的度量 | 第39-53页 |
(一) 波动率 | 第39-42页 |
(二) 平均绝对离差 | 第42-43页 |
(三) 基尼均差 | 第43-44页 |
(四) 证券组合下行风险的度量 | 第44-53页 |
本章小结 | 第53-55页 |
第三章 风险测度理论 | 第55-83页 |
第一节 一致风险测度理论 | 第56-68页 |
一、一致风险测度的定义及经济含义 | 第56-59页 |
二、一致风险测度理论的意义与不足 | 第59-60页 |
三、基于一致风险测度理论的VaR、CVaR的比较 | 第60-63页 |
(一) VaR的子可加性问题 | 第60-62页 |
(二) CVaR的子可加性 | 第62-63页 |
四、其他风险测度理论 | 第63-68页 |
(一) 谱风险测度理论 | 第63-64页 |
(二) 基于谱风险测度理论的VaR与CVaR的比较 | 第64-65页 |
(三) 失真风险测度理论 | 第65-68页 |
第二节 基于随机占优理论的风险度量指标的评价 | 第68-77页 |
一、随机占优理论及其基本性质 | 第68-74页 |
(一) 随机占优的定义 | 第68-70页 |
(二) 二阶随机占优的基本性质 | 第70-71页 |
(三) 对偶随机占优 | 第71-74页 |
二、基于随机占优理论的风险度量指标的评价 | 第74-77页 |
(一) 随机占优一致风险测度的定义 | 第74页 |
(二) 离差风险测度的随机占优一致性 | 第74-75页 |
(三) VaR的随机占优一致性 | 第75-76页 |
(四) CVaR的随机占优一致性 | 第76-77页 |
(五) 其他下行风险度量指标的随机占优一致性 | 第77页 |
本章小结 | 第77-81页 |
附录3.1 兰德斯曼和瓦尔德斯(2003)的椭圆分布定义 | 第81-82页 |
附录3.2 在风险测度理论框架内对风险度量的比较 | 第82-83页 |
第四章 证券投资组合选择模型及其评价 | 第83-115页 |
第一节 证券组合选择模型的一般框架 | 第83-93页 |
一、期望效用最大化准则 | 第83-84页 |
二、随机占优准则 | 第84-87页 |
三、均值-风险准则 | 第87-89页 |
四、简单实用原则 | 第89-93页 |
(一) 罗伊准则 | 第90-91页 |
(二) 片冈准则 | 第91-92页 |
(三) 特尔瑟准则 | 第92-93页 |
第二节 均值-方差模型 | 第93-102页 |
一、马克维茨的均值-方差模型 | 第94-96页 |
二、均值-方差模型存在的问题 | 第96-98页 |
三、对均值-方差模型的改进 | 第98-102页 |
(一) 指数模型 | 第98-101页 |
(二) 置信限标准 | 第101-102页 |
第三节 基于双边风险度量的投资组合选择模型 | 第102-106页 |
一、基于平均绝对离差的投资组合选择模型 | 第102-105页 |
(一) 今野和山崎的平均绝对离差投资组合优化模型 | 第102-104页 |
(二) 扩展的平均绝对离差投资组合优化模型 | 第104-105页 |
二、基于基尼均差的投资组合选择模型 | 第105-106页 |
第四节 基于下行风险度量的投资组合选择模型 | 第106-110页 |
一、基于下偏位矩的证券组合优化模型 | 第107-108页 |
二、基于VaR的证券组合选择模型 | 第108-109页 |
三、VaR约束下的均值-方差模型 | 第109-110页 |
本章小结 | 第110-114页 |
附录4.1 几种投资组合优化模型的比较 | 第114-115页 |
第五章 基于CVAR的投资组合优化模型 | 第115-159页 |
第一节 CVaR模型及其基本性质 | 第115-122页 |
一、VaR和CVaR的定义及关系 | 第115-119页 |
(一) 符号约定与VaR的定义 | 第115-117页 |
(二) CVaR的定义 | 第117-119页 |
二、基于CVaR投资组合优化模型的基本性质 | 第119-122页 |
第二节 基于CVaR的投资组合优化模型的实施 | 第122-129页 |
一、CVaR模型的一般形式及扩展 | 第122-127页 |
(一) 离散化与线性化 | 第123-125页 |
(二) 模型的扩展 | 第125-127页 |
二、带短期约束的长期CVaR模型 | 第127-129页 |
第三节 收益率情景的产生办法 | 第129-142页 |
一、历史模拟法及其不足 | 第129-131页 |
二、BRW方法 | 第131-132页 |
三、蒙特卡洛模拟法 | 第132-135页 |
(一) 单变量蒙特卡洛模拟 | 第132-134页 |
(二) 多变量蒙特卡洛模拟 | 第134页 |
(三) 对蒙特卡洛模拟方法的评价与改进 | 第134-135页 |
四、滤波历史模拟法 | 第135-142页 |
(一) 基于GARCH模型的滤波历史模拟法 | 第136-137页 |
(二) 滤波历史模拟法举例 | 第137-141页 |
(三) 基于指数加权移动平均技术的滤波历史模拟法 | 第141-142页 |
第四节 CVaR投资组合优化模型的模拟 | 第142-149页 |
一、数据描述与收益率情景的生成 | 第142-144页 |
二、CVaR投资组合优化模型的模拟 | 第144-148页 |
三、带有短期约束的长期CVaR投资组合优化模型的模拟 | 第148-149页 |
本章小结 | 第149-151页 |
附录5.1 定理5.3和5.4的证明 | 第151-153页 |
附录5.2 上证180指数收益率统计检验结果 | 第153-154页 |
附录5.3 样本股明细与描述性统计 | 第154-155页 |
附录5.4 各股票收益序列及收益平方序列的自相关性检验 | 第155-157页 |
附录5.5 各股票适用的模型、滤波历史收益及其平方序列的自相关性检验 | 第157-158页 |
附录5.6 最优投资权重 | 第158-159页 |
第六章 均值-CVAR模型及与均值-方差模型的比较 | 第159-180页 |
第一节 正态分布假定下均值-CVaR模型及与MV模型的比较 | 第159-166页 |
一、正态分布条件下CVaR的计算公式 | 第160-162页 |
二、均值-方差模型的组合边界与有效边界 | 第162-164页 |
三、均值-CVaR有效边界及与均值-方差模型的比较 | 第164-166页 |
第二节 椭圆分布假定下均值-CVaR模型与MV模型的比较 | 第166-177页 |
一、椭圆分布假定下VaR的计算公式 | 第166-168页 |
二、椭圆分布假定下CVaR的计算公式 | 第168-169页 |
三、椭圆分布假定下均值-CVaR模型及与均值-方差模型的比较 | 第169-173页 |
四、均值-CVaR模型与均值-方差模型的实证对比 | 第173-177页 |
(一) 非正态分布条件下均值-CVaR模型与均值-方差模型的比较 | 第173-176页 |
(二) 正态分布假定下均值-CVaR模型与均值-方差模型的比较 | 第176-177页 |
本章小结 | 第177-179页 |
附录6.1 CVaR模型最优投资权重 | 第179-180页 |
第七章 全文总结与展望 | 第180-185页 |
第一节 全文小结 | 第180-183页 |
第二节 未来研究展望 | 第183-185页 |
参考文献 | 第185-200页 |
后记 | 第200-201页 |