基于改进CVaR约束条件下的投资组合优化模型研究

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1997年,亚洲金融危机爆发,世界金融业动荡开始加剧。特别是1998年10月美国发生的长期资本管理公司(LTMC)事件,这家由华尔街精英、政府前财政官员及诺贝尔经济学奖得主组成的,曾经红极一时的金融业巨子,在世界金融界的冲击下也难逃难劫。这使得金融界开始警醒,进一步深入探讨风险防范和风险管理问题。本文以“基于改进CVaR约束条件下的投资组合优化模型研究”为题。本文在绪论里首先介绍了论题研究的背景和意义,而后按照时间的顺序,概述了在风险度量、风险管理研究之路上起着里程碑意义的重要模型。具体包括均值—方差(MY)模型、均值—风险价值(VaR)模型、均值—条件风险价值(CVaR)模型。本文的重点(第三章)是研究CVaR在投资组合优化模型,用CVaR来度量风险,用均值来度量收益,并在此基础上建立了如下两种模型;一种是为了实现在收益不小于某一给定值的约束条件下,使风险达到最小,建立均值—CVaR模型;另一种是为了实现在风险不大于某一给定值的约束条件下,使收益达到最大,建立基于CVaR约束的投资组合优化问题。但是对于CVaR的计算,一般需要假设投资组合的收益服从某一对数正态分布的前提,在本文的第四章,提出了Worst—Case CVaR(WCVaR)方法,对分布的假设条件进一步放宽,是对基于CVaR的投资组合优化模型的一个重要的改进和补充。本文还研究了在退出时间不确定的情形下,将CVaR方法推广为加权CVaR方法,并在此基础上建立了各自的优化模型,包括均值—加权CVaR模型和基于加权CVaR约束条件下的投资组合优化模型。
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