证券投资组合的CEVaR模型研究
证券市场是一个高风险市场。为了分散风险并获得最大收益,许多投资者将多种证券组合在一起进行投资,使得证券投资组合的研究成为金融界面临的重要课题之一。Markowitz以证券收益率的方差作为组合证券风险的度量,开辟了金融定量分析的时代,在度量风险的基础上建立了组合投资决策模型。证券投资风险常用的度量方式主要是投资收益率的方差或值。
但是随着研究的深入,人们发现常用的风险度量指标存在很大的缺陷,为了克服现有的理论的不足,理论界进行了广泛的研究,但是到现在还没有一种广泛有效的度量风险的方法。本文正是在此背景下提出了证券投资组合的CEVaR模型。本文首先分析了证券投资组合的熵风险度量和CVaR风险度量的理论特征。基于熵的度量不确定性的本质及CVaR的优点,并研究它们在证券投资组合领域的应用,得出在证券投资组合研究中将它们替代方差风险度量的合理性。
在此基础上,本文建立了证券投资组合的CEVaR模型,并在模型中引入了边际CVaR和成分CVaR的概念。将CEVaR模型与熵优化模型和CVaR模型进行比较,分析了它们各自的理论特征。CEVaR模型避免以上两个模型的缺陷, ...


雷达卡


京公网安备 11010802022788号







