基于巨额损失波动性的最优投资决策研究

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1、中图分类号：UDC：081300密级：学校代码：诃粤芒解苗尢李硕士学位论文(学历硕士)公开10094基于巨额损失波动性的最优投资决策研究TheOptimalPortfolioDecisionBasedontheDeviationofExcessiveLoss作者姓名：要亚玲指导教师：吉小东副教授学科专业名称：统计学研究方向：金融统计论文开题日期：2014年7月12日学位论文原创性声明IIIII1111111111ItIUlIIIUlY2788788本人所提交的学位论文《基于巨额损失波动性的最优投资决策研究》，是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的原创

2、性成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中标明。本声明的法律后果由本人承担。论文作者(签名)：哩业於指导教师确认(签名)：吃‘)，孕幻J5年6月3日2D侈年6月3日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解河北师范大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权河北师范大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在——年解密后适用

3、本授权书)论文作者(签名)：嗄巫於知坫年石月3日指导教师(签名)：铋玺20+年石月3日11摘要随着互联网及信息技术的快速发展，全球金融正逐渐走向一体化，国与国之间的金融往来越来越密切，这给世界经济发展带来了新契机，但各国同时也面l瞄着金融危机带来的如“蝴蝶效应”般的新挑战。1997年亚洲金融危机及2007年美国次贷危机给我们留下了深刻警示：经济全球化背景下的金融市场更加动荡不安，一国或一个地区的金融危机会迅速波及全球，这些频发的小概率极端事件对世界经济及全球金融系统造成了巨额损失，因此金融风险防控至关重要。鉴于此，本文将研究基于巨额损失波动性最小条件下的

4、最优投资决策问题。本文第一部分介绍了研究背景及意义，综述了国内外关于投资组合选择研究的现状，提出了研究内容、研究思路、重点难点及创新点等。第二章在梳理经典投资组合模型发展脉络的基础上，充分考虑了投资者风险规避的心理特点及金融实践中频发遭受巨额损失的小概率事件现象，构建了基于发生巨额损失波动性最小的投资组合模型。第三章利用常用的12个基本面分析指标，从沪深两市28个行业中筛选了131家上市公司股票作为初选资产，利用聚类分析技术将其分类，最终选择了11只股票构建核心资产组合；之后提出了基于主成分分析的情景生成方法，该方法兼顾了收益分布的非对称特征及极端事件发

5、生的可能性，以生成“量少、稳健”情景有效地避免了“维数祸根”。第四章利用选择的11只风险资产构建最优投资组合，对前文提出的基于主成分分析的情景生成方法及基于巨额损失波动性最小的投资组合模型进行有效性检验及预测检验。数值模拟结果表明，该情景生成方法及投资组合模型是有效的；预测检验表明，该投资组合模型比经典条件在险价值模型(CVaR)更优，达到了控制发生巨额损失波动性的目的。第五章总结了本文的研究工作，指出了不足之处，并对未来研究做出展望。关键词：投资组合选择巨额损失情景生成主成分分析聚类分析IIIAbstractTheglobalfinancesystem

6、sintegrategraduallyalongwiththedevelopmentofinteractandinformationtechnology．Thefinancialinteractionamongcountriesaregettingmoreandmorefrequent,whichbringsnewopportunitiesonglobaleconomyaswellasnewchallengesimpactedbyfinancialcrisisjustasthe”butterflyeffect”．TheAsianfinancialcris

7、isinl997andUSsubprimecrisisin2007threwUSaprofoundwarningthattheglobalfinancialmarketsaregettingmoreandmoreturbulentundereconomicglobalization．Thefinancialcrisisinonecountryordistrictwouldquickly蛳eitsimpactsintothewholeworld．Infinancialpractices，thesmall-probabilityextremeeventsem

8、ergedfrequentlyandimpactedexcessivelossu