基于CVaR两步核估计量的投资组合管理

摘要：

在不做任何分布假设的条件下,利用非参数核估计方法对风险度量条件风险价值(conditional value-at-risk,CVaR)进行估计,得到CVaR的两步核估计公式.然后用估计出来的CVaR代替理论上的CVaR建立均值-CVaR模型,实现对风险估计与投资组合优化同时进行,并基于迭代思想设计求解该模型的简单算法.蒙特卡洛模拟结果表明基于两步核估计方法的投资组合优化模型和算法比现有的方法更加有效,估计出来的组合边界误差更小.引入无风险资产后,文中的模型和算法同样适用.最后,为说明其应用价值,采用中国A股市场的日收益率数据进行了实例分析.

关键词：均值-CVaR模型、两步核估计量、组合边界、中国A股市场

所属期刊栏目：19

分类号：F830.9;O212.7(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金重点资助项目71231008;国家自然科学基金资助项目71471045;中国博士后科学基金特别资助项目2015T80896;中国博士后科学基金资助项目2014M562246,2014M560658;全国统计科学研究计划资助项目2013LY101;广东省自然科学基金研究团队资助项目2014A030312003;广东省高等学校高层次人才资助项目;广东省高等院校科技创新资助项目2012KJCX0050;广东省普通高校特色创新资助项目;广州市哲学社会科学规划资助项目14G42

在线出版日期：2016-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：114-126