10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2019.0720
金融网络风险下多因子矩阵回归的资产组合与定价
本文从企业的股权、债权关系出发,基于违约距离构建无向图网络,分析了不确定性风险以网络形式进行传染、溢出和蔓延等现象,通过最小生成树的稀疏网络优化方法最大限度降低资产组合的非线性风险影响.站在资源配置的角度,利用稀疏聚类算法深入挖掘资产特征和捕捉其间的相依关系,采用多目标、多指数的稳健矩阵回归策略动态跟踪市场趋势,并通过自适应权重学习策略对网络风险叠加影响下的资产组合进行选择和配置,最终获得最小生成树风险下投资组合的稀疏聚类优化策略,进一步扩充了资产定价多因子模型.研究发现多目标矩阵回归的稀疏聚类投资组合,不仅对组合内投资标的进行了选择性舍弃,使资金能够集中配置于优质资产,更有助于通过最小生成树减缓甚至切断风险在网络中的传播,有效降低了资产之间风险的传染性.基于金融网络的风险分析方法不仅有效地刻画了风险以网络方式互相传染、互相影响、互相强化的非线性叠加效应,而且通过资产之间配置系数的压缩变换和最小生成树的优化方式,最小化最坏情形下风险传染的影响,对复杂网络环境下的资产配置和全面风险管理进行了有益补充,为长期投资基金获得风险和收益更为均衡的资产配置,提供了合意的投资策略和决策依据.
网络风险、违约距离、矩阵回归、最小生成树、稀疏聚类、非线性叠加
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F830(金融、银行)
国家社会科学基金资助项目19BTJ026
2021-07-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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