發(fā)布時間：2018-05-01 07:08

  本文選題：資產(chǎn)配置 + 非參數(shù)貝葉斯��； 參考：《華中科技大學(xué)》2012年博士論文

【摘要】：資產(chǎn)配置是投資決策的首要環(huán)節(jié),并對投資績效產(chǎn)生最為重要的影響。但是,資產(chǎn)配置研究困難很大。一方面,資產(chǎn)的風(fēng)險收益特征眾說紛紜,而不同的資產(chǎn)收益生成過程下的資產(chǎn)配置結(jié)果差異很大。另一方面,投資者擁有的關(guān)于資產(chǎn)收益生成過程形式和參數(shù)的信息是不完全,如果忽視參數(shù)不確定和模型不確定,會導(dǎo)致投資決策處于次優(yōu)狀態(tài)。本文針對這兩大難題,建立離散時間下非參數(shù)貝葉斯靜態(tài)資產(chǎn)配置的分析框架。 針對風(fēng)險資產(chǎn)收益率分布不確定和金融市場市場狀態(tài)不確定,將Dirichlet過程的擴展形式Dirichlet過程混合模型和分層Dirichlet過程隱馬爾可夫模型引入風(fēng)險資產(chǎn)收益隨機波動率模型,從理論上研究了擁有不完全信息的投資者的靜態(tài)資產(chǎn)配置間題。用MCMC方法推斷隨機波動率模型,再用Monte Carlo方法從預(yù)測分布中抽樣近似得到資產(chǎn)配置問題的最優(yōu)解。 用Dirichlet過程混合正態(tài)模型描述風(fēng)險資產(chǎn)隨機波動率模型測量方程擾動項的分布,建立Dirichlet過程混合隨機波動率模型,用MCMC方法推斷該模型,推導(dǎo)了多期收益率預(yù)測值函數(shù)期望值的計算方法,并用該方法求解相應(yīng)的資產(chǎn)配置問題。以中國金融市場數(shù)據(jù)使用模擬方法分析了不同投資期期望效用最大化的投資者在Dirichlet過程混合隨機波動率模型下的貝葉斯最優(yōu)資產(chǎn)配置。研究結(jié)論表明,相對于參數(shù)隨機波動率模型來說,最優(yōu)風(fēng)險資產(chǎn)配置比例整體出現(xiàn)下移,同時隨著投資期限的增加,風(fēng)險資產(chǎn)比重呈下降趨勢。引入Dirichlet過程描述分布不確定后,投資者對風(fēng)險資產(chǎn)收益率的分布預(yù)測包含了與之對應(yīng)的新的額外不確定性,而且隨投資期限的增長而加大。效用成本的計算表明,對于極度厭惡風(fēng)險的投資者來說,極度厭惡風(fēng)險的2.5年投資期的投資者忽略分布不確定導(dǎo)致的效用損失約為1.7%。 金融市場存在結(jié)構(gòu)變換的特征,為此進(jìn)一步將分層Dirichlet過程隱馬爾可夫轉(zhuǎn)換模型引入Dirichlet過程混合隨機波動率模型,建立分層Dirichlet過程狀態(tài)轉(zhuǎn)換隨機波動率模型,用MCMC方法分析了模型的推斷,然后求解相應(yīng)的資產(chǎn)配置問題。研究結(jié)論表明,相對于參數(shù)SV模型來說,最優(yōu)風(fēng)險資產(chǎn)配置比例整體出現(xiàn)下移,同時隨著投資期限的增加,風(fēng)險資產(chǎn)比重呈下降趨勢,但整體下移的幅度小于Dirichlet過程混合隨機波動率模型下的風(fēng)險資產(chǎn)配置。引入Dirichlet過程描述市場狀態(tài)的不確定性后,投資者為了規(guī)避狀態(tài)不確定性,產(chǎn)生對風(fēng)險資產(chǎn)的對沖需求。效用成本的計算表明,對于極度厭惡風(fēng)險的2.5年投資期的投資者來說,忽略市場狀態(tài)的不確定性和分布不確定導(dǎo)致的效用損失約為2.2%。 進(jìn)一步的,投資者會以戰(zhàn)略資產(chǎn)配置為基準(zhǔn),在不同市場條件下及時調(diào)整資產(chǎn)配置比例,以獲取更高的收益。建立投資機會集為分層Dirichlet過程狀態(tài)轉(zhuǎn)換隨機波動率模型下的波動擇時決策,并應(yīng)用于2006年3月末至2011年6月末共21個季度的資產(chǎn)配置。與開放式基金資產(chǎn)配置帶來的財富變動比較顯示,隨機波動率模型下的波動擇時能改進(jìn)基金資產(chǎn)配置的績效,而考慮了投資機會集分布不確定性的分層Dirichlet過程狀態(tài)轉(zhuǎn)換隨機波動率模型下的波動擇時能進(jìn)一步提高資產(chǎn)配置帶來的收益。
[Abstract]:Asset allocation is the first link of investment decision - making , and has the most important influence on investment performance . However , asset allocation research is very difficult . On the one hand , asset allocation results are different . On the other hand , investors own information about the form and parameters of asset returns .
In this paper , the stochastic volatility model of risk asset returns is introduced from the mixed model of the Dirichlet process and the hidden Markov model of the layered Dirichlet process . The stochastic volatility model is inferred from the theory . The stochastic volatility model is inferred from the MCMC method , and then the optimal solution of the asset allocation problem is obtained from the prediction distribution by Monte Carlo method .
The stochastic volatility model of risk assets is described by the mixed positive state model with Dirichlet process . The stochastic volatility model is established by using the method of MCMC .
In this paper , the characteristics of structural transformation in financial markets are introduced . To this end , the stochastic volatility model is introduced into the Dirichlet process by using the hidden Markov transition model of the layered Dirichlet process . The stochastic volatility model is established by the MCMC method , and the corresponding asset allocation problem is solved .
Further , investors will adjust the proportion of asset allocation in time under different market conditions based on strategic asset allocation to obtain higher returns . The establishment of investment opportunities set is an alternative time - making decision under the model of stratified Dirichlet process state transition stochastic volatility model , and is applied to asset allocation in 21 quarters from the end of March 2006 to the end of June 2011 . Compared with the wealth change brought by the open - end fund asset allocation , the volatility option under the stochastic volatility model can improve the performance of the asset allocation of the Fund .

【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：F830.59;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1828259