伴隨著金融行業的發展,學界和業界一直熱衷于投資組合的研究。自Markowitz用方差衡量風險,提出均值方差理論后,學者嘗試從不同的角度度量風險。而回撤風險是其中一種為投資者熟知且十分重要的風險度量。對此,學者們進行了大量的研究,但大都研究回撤的幅度,而較少從回撤時間的角度考慮。再者,學者在研究回撤的幅度時較少對其魯棒性進行考慮。另外,在現實投資中,僅僅考慮回撤風險是不足夠的。若從投資管理人關心的投資組合被贖回風險出發,則需要考慮多種不同的風險。綜上,本文在前人研究的基礎上,將從以下幾個方面展開:(1)考慮將回撤時間加入已有的回撤風險投資組合優化模型。設計一個策略,將回撤時間作為篩選股票的條件,并利用回撤幅度優化模型構建投資組合。隨后利用中國證券市場的股票數據進行實證分析,按照歷史平均最大回撤間的大小進行分組并比較不同組別構成的投資組合在收益和回撤方面的表現,從而驗證該選股條件有效性,最后比較構建的策略與原有不考慮回撤時間模型的投資組合在樣本內和樣本外績效表現,分析考慮回撤時間的改進結果。(2)在已有的回撤風險優化模型基礎上考慮加入資產路徑信息的不確定性信息,研究最壞情形下的回撤風險度量指標。在條件回撤在險值(CDaR)的基礎上,參考WCVaR的構建方法,構建考慮最壞情形下的條件回撤在險值(WCDaR)作為風險約束的投資組合模型。假設資產路徑可能存在多種情形,且每種情形發生的概率是不確定的。在此條件下考慮最壞情形下的收益和回撤風險,建立其投資組合優化問題,使組合具有魯棒性。隨后通過對偶等方法將模型轉化為易于求解的線性規劃問題。最后利用中國證券市場進行實證分析,比較本文構建的WCDaR模型和已有CDaR模型差異,總結分析考慮最壞情形的回撤風險度量的優勢。(3)在回撤風險度量基礎上,加入考慮其他風險約束的情形。在真實投資中,投資管理人為了減少基金產品被贖回情況,在建立投資組合時會考慮不同的風險約束。本文將同時考慮投資組合的總風險約束、相對市場組合的風險約束和回撤風險約束作為被贖回風險的風險約束,并利用這些風險約束構建具有多約束的非線性規劃模型,通過非線性優化工具去求解。最后利用中國證券市場的數據驗證模型的有效性,通過數據分析說明考慮多個風險度量的必要性,再分析多約束組合在樣本內和樣本外與基準組合表現的差異,并比較考慮多個約束的投資組合模型和已有考慮單個約束投資組合模型績效的差異。通過對回撤約束的投資組合研究,包括對回撤時間和最壞情形的條件回撤在險值的考慮,可以完善以回撤作為風險度量的理論體系。另外,同時考慮回撤風險度量和其他風險度量,可使投資組合更具有現實意義。
【學位單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：F224;F832.51
【部分圖文】：

第四章 考慮最壞情形下回撤風險的投資組合模型收益率粗略地分為三個階段。在這三個階段收益率的波動幅度與其上下偏移的都有較大的差異，之后將從數值上更具體地表示其差異。因此我們這里將樣本分為了三個階段，階段一為 2013 年 7 月到 2014 年 6 月，階段二為 2014 年 7 月到 年 6 月，階段三為 2015 年 7 月到 2016 年 6 月，最后把 2016 年 7 月到 2017 年作為樣本外的數據作為模型有效性的驗證。

圖 4-2 均值-CDaR 有效前沿圖 4-3 均值-WCDaR 有效前沿如圖 4-2 顯示，在考慮 CDaR 作為風險度量時，組合 II 的有效前沿一直在組合 I 的，說明此時組合 I 表現更優。這是在不考慮最壞情形下的收益風險對比的結果，結顯然的，因為組合 I 正是按照最小化 CDaR 進行規劃求解。但此處存在的問題是組

若在最壞情形的 CDaR 作為風險度量時，結果如圖4-3 所示，這時發現組合 II 的有效前沿在組合 I 的左方，證明此時組合 II 的在 WCDaR作為風險度量時表現更優。在現實中，考慮極端情形風險是有意義的。而實際上，結合表 4-2 分析，在考慮期望收益較小時，考慮了極端風險的組合 II 反而在高波動率的市場中 CDaR 更小，表現其回撤風險能力更強，而雖然在震蕩行情中 CDaR 更大，但其收益能力卻更強。為了進一步的說明這一點，可從圖 4-3 的兩個組合的主要持倉對比（ 0.0005）進行分析。
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本文編號：2892940