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基于风险角度的资产组合方法研究
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本文从风险角度出发，根据波动率及条件风险价值(CVaR)两个一致风险度量目标来构建投资组合模型，目标是风险最大分散化与风险最小化。从风险最小化的角度来讲，我们构建GlobalMinVaR（全局最小方差模型）与Minimum CVaR 模型（最小化CVaR 模型）；从风险最大分散化的角度来讲，我们构建EquallyWgted（等权组合模型）、InvVol（波动率倒数模型）、RiskParity（风险平价模型）、MaxDiversification（最大分散化模型）及Minimum tail dependence 模型（最小化尾部相关性模型）。
详情描述
基于风险角度的资产组合方法研究 投资要点 ●本文从风险角度出发，根据波动率及条件风险价值（CVaR）两个一致风险度量目标来构建投资组合模型，目标是风险最大分散化与风险最小化。从风险最小化的角度来讲，我们构建GlobalMinVaR（全局最小方差模型）与Minimum CVaR模型（最小化CVaR模型）：从风险最大分散化的角度来讲，我们构建EquallyWgted（等权组合模型）、InvVol（波动率倒数模型）、RiskParity（风险平价模型）、MaxDiversification（最大分散化模型）及 Minimum tail dependence模型（最小化尾部相关性模型）。 ●我们将7个优化方法应用到股票（沪深300股票池、中证500股票池）、行业（中信一级行业、二级行业）、多资产类别（沪深300指数、中证500指数、中证企业债、中证国债等）进行研究，以确定模型的差异和影响。 ●针对于沪深300股票池的测试结果来看：大部分模型在沪深300股票池内表现突出；而针对于中证500股票池的测试结果表明GlobalMinVaR效果最为突出。针对股票的实证结果表明各种方法对权重约束敏感性较弱。另外大部分模型在中证500内的尾部相关性相比于沪深300较高，这可能与中证500在面临系统性风险时，没办法规避有关。 ●行业层面的测试结果显示：在中信一级行业方面的表现要优于中信二级行业的实证结果。同时两种场景下各模型对权重约束敏感性较弱。 【更多详情，请下载：基于风险角度的资产组合方法研究】
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