基于R-Vine Copula模型的高维投资组合动态优化算法与实证研究

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2013年阿里“余额宝”的问世,开启了全民理财的元年,唤起了全民投资理财的理念,但随着进入2015年国内货币市场资金面的宽松,各货币基金收益逐日下降,而A股市场却迎来了春天,时隔多年牛市重启,众多缺乏经验的投资者们纷纷涌入股市,一时各大券商柜台开户人满为患,手机、网络开户也是24小时不休,随着股市的节节攀升,日交易量、每周新增投资者屡屡创出历史之最,但好景不长,2015年6月中下旬开始,A股暴跌,众多投资者们损失惨重。许多投资者纷纷抱怨,牛市没赚到几个,熊市血本无归。那么投资者应该采取怎样的投资策略才能尽可能的规避这类事情呢?无疑,投资组合优化是一大法宝。本文主要研究了基于R-Vine Copula-TGARCH模型和蒙特卡洛模拟技术的投资组合优化算法,这对于部分有能力的个人投资者和机构投资者而言可以有效借鉴本文算法进行投资组合管理,对于市场中介服务咨询机构也可以据此对部分投资者进行有效建议。本文首先在广泛阅读前人研究成果的基础之上,结合相关理论提出了投资组合动态优化算法,主要是利用ARMA-TGARCH模型来拟合单个收益率的边际分布,利用R-Vine Copula模型来刻画多个资产之间的联合分布及非线性相关结构,利用蒙特卡罗模拟技术进行投资组合的风险和收益的预测,最后再结合均值—ES算法进行投资组合的优化。为验证本文投资组合动态优化的可靠性及有效性,本文选取了中证全指十大行业指数作为投资标的进行实证研究,结果表明本文提出的算法,能够更加准确、稳健地对投资组合的风险测度进行度量,投资组合优化的结果能够实现对不同风险偏好程度的投资组合实现不同水平的收益,在牛市阶段成功的实现了高风险高收益的目标,且部分投资组合能够成功超越大盘收益,而在熊市阶段也达到了低风险低损失的预期,当然高风险偏好程度的投资组合会遭受较大损失但仍然小于大盘的损失,同时本文将其结果与其他算法的结果进行比较,也证明了本文算法的优越性。本文研究的特色之处,一方面在于投资组合标的选取的数量更大更符合投资者实际情况,另一方面在于本文算法能够对投资组合的整体仓位水平进行优化,这对于投资组合的风险进行更有效的控制。
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