【摘 要】
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1993年30国集团(G30)首次正式提出了Value-at-Risk(VaR)这样一个度量最大潜在损失的概念。近年来在巴塞尔银行监管委员会和国际证券委员会组织技术委员会的推动下，基于VaR的风
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1993年30国集团(G30)首次正式提出了Value-at-Risk(VaR)这样一个度量最大潜在损失的概念。近年来在巴塞尔银行监管委员会和国际证券委员会组织技术委员会的推动下，基于VaR的风险管理已成为业界风险管理的标准，VaR的估计及应用出现了空前的高涨。本文研究的目标不再仅仅是估计VaR而是研究如下问题：给定可接受的VaR范围，如何在一组证券中寻找能提供最大收益并同时满足VaR风险约束的投资组合；或者是在给定目标收益率下，如何寻找VaR风险最小的投资组合?这实际上是在以VaR作为风险度量的基础上，对投资组合进行优化的问题。 在本文中，我们着重研究如何以VaR作为风险度量，用类似均值一方差理论的方法构建优化组合。 我们首先介绍了风险—收益框架下组合优化的一般方法和目标函数为非凸的情况下组合优化方法的新进展，阐述了基于梯度法的多目标优化方法和基于阈值接受的启发式算法这两种具有不同特点和重要意义的优化方法的基本思想。之后，我们给出了在目标函数凸性不确定的情况下，利用Matlab软件编程解决序贯二次规划法近似求解组合优化问题的方法，为以VaR作为风险度量的投资组合构建提供了操作工具。 根据这一方法，我们对中信分类指数的周收益序列数据进行了研究。在VaR度量的风险—收益条件下实际构建了有效组合，并将它与用传统均值—方差方法构建的组合而以VaR为同度量标准衡量的风险进行了比较。根据我们的方法构建的组合，其结果要优于传统均值—方差方法，即在相同目标收益率下能够提供VaR更小的组合，从而验证了本文给出的方法的可行性。在这一研究中，我们还发现了传统方法的一个潜在的问题，即在高VaR保证程度时(计算99％水平上的VaR)可能严重忽略组合的潜在最大损失。
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