VaR的投资组合优化方法.docVIP

基于VaR的证券投资组合优化方法 内容提要 本文深入研究了基于VaR的最优投资决策问题，给出了在VaR约束下的投资组合优化模型。该模型在Markowitz均值-方差模型的基础上，加入了VaR约束，保证了其风险度量手段与我国金融机构现有投资选择方法在技术上的一致性。针对约束条件过于复杂的情况，我们还给出了一种几何求解方法，巧妙地解决了传统Laganerge乘子法无法处理上述模型的问题。在本文的实证分析部分，我们以我国资本市场三种最基本的金融资产——股票、基金、债券以及三只具有不同风险收益特征的蓝筹股为例，研究了在引入VaR的约束条件下的最优投资组合的确定问题。 目 录 1、理论综述 2、VaR约束下的投资组合优化模型 2.1 VaR的基本原理与分析 2.2 引入VaR约束的马柯维茨均值—方差模型 2.3 模型的几何求解方法 3、实证分析：最优资产及股票配置决策 3.1 股票、基金、债券资产组合的最优配置 3.2 股票投资组合的最优配置 4、基本结论 1．理论综述 在丰富的金融投资理论中，组合投资理论占有非常重要的地位，投资决策也是金融机构经营活动中最基本的决策之一。现代投资组合理论试图解释获得最大投资收益与避免过分风险之间的基本权衡关系，也就是说投资者将不同的投资品种按一定的比例组合在一起作为投资对象，以达到在保证预定收益率的前提下把风险降到最小或者在一定风险的前提下使收益率最大。 从历史发展看，投资者很早就认识到了分散地将资金进行投资可以降低投资风险，扩大投资收益。但是第一个对此问题做出实质性分析的是美国经济学家马柯维茨(Markowitz)以及它所创立的马柯维茨的资产组合理论。1952年马柯维茨发表了《证券组合选择》，标志着证券组合理论的正式诞生。马柯维茨根据每一种证券的预期收益率、方差和所有证券间的协方差矩阵，得到证券组合的有效边界，再根据投资者的效用无差异曲线，确定最佳投资组合。马柯维茨的证券组合理论在计算投资组合的收益和方差时十分精确，但是在处理含有许多证券的组合时，计算量很大。 马柯维茨的后继者致力于简化投资组合模型。在一系列的假设条件下，威廉·夏普(William F. Sharp)等学者推导出了资本资产定价模型，并以此简化了马柯维茨的资产组合模型。由于夏普简化模型的计算量相对于马柯维茨资产组合模型大大减少，并且有效程度并没有降低，所以得到了广泛应用。 夏普的资产优化组合模型对马柯维茨模型进行了简化和扩展，但是仍然继承了马柯维茨对风险的定义。最近国外一些学者认为马柯维茨对风险的定义具有一定的缺陷，从而提出了一些新的投资组合优化模型，其中较有影响的是使用VaR来定义风险，并以此推导出建立在VaR基础上的投资组合优化模型，如Gaivoronski A, Pflug G. (2000)。 国内学者对马柯维茨模型的研究较为充分，并给出了一些程序化的求解方法，如屠新署、王春峰等(2002)、宁云才、王红卫(2003)等；对VaR方法的研究也逐渐深入，但大多将重点放在投资组合市场风险的度量上，如邵欣炜、张屹山(2003)。偶有少数研究报告对二者进行过综合分析，但其最终得出的投资组合有效前沿也值得商榷。 鉴于此，本文第二部分在马柯维茨均值-方差模型的基础上，提出了一个基于VaR约束的投资组合优化模型，并给出了对于该模型的几何求解方法；第三部分以我国资本市场三种最基本的金融资产——股票基金债券以及三只具有不同风险收益特征的蓝筹股为例进行了实证分析，研究了它们最优组合的确定问题；第四部分为本文的结论。 2．VaR约束下的投资组合优化模型 2.1 VaR的基本原理与分析 投资决策的数学本质是一个带有约束的最优化问题，其中优化目标选择的不同导致投资决策方法的不同。在金融领域，通常的投资决策目标是对风险和收益的综合考虑。在经典的马柯维茨证券组合理论中，用均值描述期望收益，用方差描述风险，投资决策的目标函数是均值和方差，即选择最小的风险和最大的收益。事实上，马柯维茨的均值—方差模型给出了投资决策的最基本也是最完整的框架，是当今投资理论和投资实践的主流方法。 VaR，即风险价值(Value at Risk)，是指市场正常波动下，在一定的概率水平下，某一金融资产或证券组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失。由于VaR值可以用来简明地表示市场风险的大小，因此没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VaR值对金融风险进行评判。并且VaR方法可以事前计算风险，它不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小。另外，VaR方法还可以衡量全部投资组合的整体风险，这也是传统金融风险管理所不能做到的。VaR方法的这些特点使得它逐渐成了度量金融风险的主流方法，越来越多的金融机构采用VaR测量市场风险，使