基于系统性偏度约束的证券组合选择机理及实证研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71471029
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0114.金融工程
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

In recent years it has recieved much more attention both in acdemia and practice that portfolio selection and its performance are severely impacted by the features of asymmetric distribution for stock returns and asymmetric correlation between different stock returns. Considering that systematic skewness can effectively capture the features of both asymmetric distribution and asymmetric correlation for stock returns, this project focuses on portfolio selection mechanisms as well as the investor's hedging behaviour through analyzing the property of selected portfolios by incorporating a systematic skewness constraint into the portfolio selection process within modern portfolio theory. Using Chinese/world market data, a comprehensive empirical analysis is also involved. Our contributions are two folds, first, we reveal the portfolio selection mechanism by building and solving portfolio selection model in the presence of a systematic skewness constraint, which extends the modern portfolio theory; second, by analyzing and comparing portfolio performance with and without systematic skewness constraint, it lends suport to investors who can allocate assets and control risk to obtain diversification benefits to the greatest extent by dynamically adjusting the systematic skewness for portfolio according to the changes of market environment.
近年来,证券收益率的"非对称分布特征"以及证券收益率之间"非对称相关性特征"对证券组合选择及组合业绩的影响在学术界和业界都已受到关注。本课题基于"系统性偏度能有效抓住证券收益率的'非对称分布特征'以及证券收益率之间'非对称相关性特征"的考虑,将系统性偏度风险纳入投资者证券组合选择的过程,以现代投资理论和方法为基础,系统深入地研究了系统性偏度约束下投资者证券组合选择机理及其背后所反映的应对市场风险的行为,并利用中国/国际数据进行实证分析。本研究的主要贡献在于:1. 通过建立和求解系统性偏度约束下的证券组合选择模型,揭示系统性偏度约束下投资者证券组合选择机理,拓展现代投资理论;2. 通过实证研究分析和比较带和不带系统性偏度约束的组合的业绩,为投资者随市场行情变化而合理配置资产和控制风险,最大程度地获取投资利益提供证据支持。

结项摘要

由于证券收益率非对称分布特征以及证券收益率之间非对称相关性特征的呈现,Markowitz(1952)均值方差证券组合选择模型由于会低估组合的下方风险进而遭到很多的质疑。本课题将系统性偏度风险纳入投资者证券组合选择过程,建立并求解系统性偏度约束下的证券组合选择模型,通过分析带有系统性偏度约束的有效组合的性质,揭示投资者选择证券组合的机理及其背后所反映的投资者应对市场风险的行为;并实证分析了各种由理论研究结论所引申出来的投资策略的有效性。.我们的研究有三个重要发现:1)系统性偏度约束下最优资产组合中风险资产的选择反映了投资者对冲系统性偏度风险的投资行为,且实现系统性偏度约束的目标是以牺牲投资组合的均值方差效率为代价。2)提出并实证检验了基于 (α, H)的投资策略的有效性:相对于等权策略和最小方差策略,基于(α, H)的投资策略能为投资者带来更高的收益水平和夏普比率;此外,(α, H)组合的选择对这种投资策略的业绩产生重要影响。3)提出将最小方差组合和等权组合进行组合,并考察了组合策略的有效性:将最小方差组合和等权组合进行适当组合既可以带来比等权组合更高的样本外夏普比率,又可以带来比等权组合更低的风险水平;最优的组合系数会受到所有影响参数估计误差的那些因素的影响,这些因素包括用来估计参数的样本规模、参数估计方法、卖空约束以及考察样本外业绩的时间长度。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Economic benefits of technical analysis in portfolio management: Evidence from global stock markets
投资组合管理中技术分析的经济效益:来自全球股票市场的证据
  • DOI:
    10.1002/ijfe.1697
  • 发表时间:
    2018-10
  • 期刊:
    International Journal of Finance and Economics
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Jying-Nan Wang;Hung-Chun Liu;Jiangze Du;Yuan-Teng Hsu
  • 通讯作者:
    Yuan-Teng Hsu
Measuring long-term tail risk: Evaluating the performance of the square-root-of-time rule
衡量长期尾部风险:评估时间平方根规则的性能
  • DOI:
    10.1016/j.jempfin.2018.03.004
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Journal of Empirical Finance
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Wang Jying Nan;Du Jiangze;Hsu Yuan Teng
  • 通讯作者:
    Hsu Yuan Teng
The importance of hedging currency risk: Evidence from CNY and CNH
对冲货币风险的重要性:来自 CNY 和 CNH 的证据
  • DOI:
    10.1016/j.econmod.2018.06.007
  • 发表时间:
    2018-11
  • 期刊:
    Economic Modelling
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Jiangze Du;Jying-Nan Wang;Yuan-Teng Hsu;Kin Keung Lai
  • 通讯作者:
    Kin Keung Lai

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其他文献

基于(α, H)的投资策略的有效性:来自国际投资的证据
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    蒋崇辉
  • 通讯作者:
    蒋崇辉
市场、策略与国际投资利益:基于中国投资者的视角实证分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    系统工程理论与实践
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蒋崇辉;马永开;安云碧
  • 通讯作者:
    安云碧
债券久期和凸性的计算方法探讨
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    蒋崇辉;马永开
  • 通讯作者:
    马永开
The Mean-Variance Model Revisited with a Cash Account
用现金账户重新审视均值-方差模型
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  • 期刊:
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系统性尾部贝塔与对冲市场崩盘风险:基于崩盘风险的“安全第一准则”投资组合均衡模型
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    蒋崇辉

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蒋崇辉的其他基金

基于背景风险的证券组合选择机理及实证研究
  • 批准号:
    71101019
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    20.5 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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