資產(chǎn)組合風險度量與選擇優(yōu)化

內(nèi)容概要

　　《資產(chǎn)組合風險度量與選擇優(yōu)化：理論分析與實證研究》第5、6章主要研究資產(chǎn)組合選擇問題。第l章首先介紹論文研究的背景和研究的意義，之后對與論文所研究的問題相關(guān)文獻資料進行詳細的述評。第2章重點對LPMn、VaR和CVaR等Downside－Risk風險度量方法的原理和計算方法進行系統(tǒng)研究。第3章主要根據(jù)傳統(tǒng)EVT理論不能適應金融市場動態(tài)變化特征；GARCH模型不能完全解釋金融資產(chǎn)收益率厚尾性的缺陷，建立一種基于GARCH模型和EVT模型的金融資產(chǎn)風險度量模型，并給出了模型的計算方法。第4章本章是根據(jù)資產(chǎn)組合中金融資產(chǎn)收益的相關(guān)性，研究如何度量資產(chǎn)組合的風險。第5章主要是結(jié)合VaR和CVaR等新的風險度量方法，對Markwitz的均值一方差資產(chǎn)組合選擇模型進行拓展，研究在更具有一般性的均值一風險準則下的資產(chǎn)組合選擇。第6章主要講述資產(chǎn)組合選擇面臨的難題，對模型的選擇，計算流程設計，收益非正態(tài)分布下的選擇邊界等問題的研究。在金融市場環(huán)境將變得更加復雜和難以預測，市場狀況瞬息萬變的背景下，金融資產(chǎn)組合管理在我國也將會日益受到重視。

書籍目錄

第1章 引言1.1　本書研究的背景和研究的意義1.2　文獻評述1.3　本書主要解決的問題1.4　本書的結(jié)構(gòu)安排第2章 Downside－Risk風險度量方法2.1　方差作為風險度量方法的不足2.2　LPM風險度量方法2.3　VaR風險度量方法2.4　CVaR風險度量方法2.5　各種Downside－Risk風險度量方法的比較研究2.6　本章小結(jié)第3章 基于GARCH－EVT的金融資產(chǎn)風險度量方法3.1　金融資產(chǎn)動態(tài)風險度量模型3.2　無條件極值理論3.3　條件極值分布：無條件極值分布和GARCH模型的組合3.4　實證研究3.5　本章小結(jié)第4章 Copula函數(shù)在資產(chǎn)組合風險度量中的應用4.1　Copula函數(shù)與多元分布函數(shù)4.2　隨機變量之間的相關(guān)性研究4.3　金融資產(chǎn)收益率的相關(guān)性分析4.4　選擇合適的Copula函數(shù)度量資產(chǎn)組合風險4.5　基于Copula函數(shù)的資產(chǎn)組合風險度量模型4.6　實證研究：Copula函數(shù)在我國證券資產(chǎn)組合風險度量中的應用4.7　本章小結(jié)第5章 資產(chǎn)組合選擇問題的理論分析5.1　關(guān)于資產(chǎn)組合選擇的相關(guān)理論分析5.2　風險—收益準則下的資產(chǎn)組合選擇問題5.3　均值—風險準則下的資產(chǎn)組合有效前沿5.4　VaR和CVaR風險度量方法對資產(chǎn)組合選擇的影響5.5　本章小結(jié)第6章 收益率非正態(tài)分布條件下的資產(chǎn)組合選擇6.1　資產(chǎn)組合選擇面臨的難題6.2　基于Copula函數(shù)的資產(chǎn)組合選擇模型6.3　基于混合遺傳算法的資產(chǎn)組合選擇計算流程設計的組合6.4　收益率非正態(tài)分布條件下的資產(chǎn)組合選擇邊界6.5　度量收益率的實際分布和相關(guān)性對資產(chǎn)組合選擇績效的影響6.6　基于均值—風險準則的資產(chǎn)組合選擇模型效率實證研究6.7　本章小結(jié)第7章 結(jié)論與展望附 錄附表1　VaR返回測試結(jié)果一覽表附表2　隨機擾動項不同分布假設條件下的CVaR和VaR比例關(guān)系附表3　基于混合遺傳算法的資產(chǎn)組合選擇權(quán)重參考文獻后 記

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