機構(gòu)投資者內(nèi)生流動性風險管理及其控制策略(文件)
【正文】 2223()DX X Yx t t t XTT?? ? ?? 圖 3 其他交易策略圖示（線性策略、折線策略、下凸二次函數(shù)策略） ? Figure3 Illustration of some trading strategies ? (Linear strategy, folded line strategy, convex quadratic strategy) ? 注：實線為線性策略 ， 破折線為折線策略 ， 虛線為下凸二次函數(shù)策略 ? 假定投資者的風險厭惡系數(shù) ，則形狀參數(shù)為： 610? ??20 . 5 0 22?????? 圖 4 給出了不同形狀參數(shù)時的最優(yōu)策略。 我們的研究認為兩個問題之間存在較大的差異 。這樣，在不完全變現(xiàn)時，投資者有可能將頭寸持有量降至目標頭寸以下，以便降低風險，實現(xiàn)預期執(zhí)行成本和所承受的執(zhí)行成本不確定性之間的平衡，使得損失效用最小。 沖擊系數(shù)與波動性是否有一定關(guān)系。 ? [1] Acharya V V, Pedersen L H. Asset pricing with liuquidity risk, London Business School ,working paper,2023. ? [2] Cetin U, Jarrow R A,Protter P. Liquidity risk and arbitrage pricing theory, Cornell University, working paper, 2023. ? [3] Bertsimas D， Lo A W. Optimal control of execution costs. Journal of Financial Markets， 1998， 1(1): 150. ? [4] 劉海龍，仲黎明，吳沖鋒 . 開放式基金流動性風險的最優(yōu)控制 . 控制與決策， 2023， 18:217220. ? [5] 仲黎明，劉海龍，吳沖鋒 . 機構(gòu)投資者的最優(yōu)變現(xiàn)策略 . 管理科學學報， 2023， 5:1822. ? [6] Almgren C. Optimal execution with nonlinear impact functions and trading enhanced risk， Applied Mathematical Finance， 2023， 10:118. ? [7] 劉海龍 ,仲黎明 ,吳沖鋒 .股票流動性的度量方法 .系統(tǒng)工程理論與實踐 ,2023， 1:1621. ? [8] 劉海龍，仲黎明，證券市場流動性風險管理 . 上海交通大學出版社， 2023. 演講完畢，謝謝觀看！ 。 怎樣分解證券組合的風險 怎樣度量證券組合中資產(chǎn)的波動性相關(guān)、沖擊性相關(guān)情況下的風險。 怎樣估計靜態(tài)風險、吸籌風險、拉高風險、變現(xiàn)風險和買人賣出交替風險。 ??? 圖 5 不完全變現(xiàn)和等價完全變現(xiàn)的最優(yōu)策略 ? Figure 5 Optimal trading strategy of ? inplete liquidation and equivalent plete liquidation. ??注： 1. 圖中實線為不完全變現(xiàn)時的最優(yōu)策略 ，虛線為等價完全變現(xiàn)的最優(yōu)策略 2. ? 在等價的完全變現(xiàn)中，投資者的頭寸始終高于目標頭寸，直至變現(xiàn)期末達到目標頭寸；而在不完全變現(xiàn)中，投資者在變現(xiàn)初期迅速將頭寸降至目標頭寸以下，在臨近變現(xiàn)期末時再行買入以補足與目標頭寸的差額。 B. 不完全變現(xiàn)與等價的完全變現(xiàn)時最優(yōu)策略比較 ? AlmgrenChriss(2023) 在研究完全變現(xiàn)的最優(yōu)策略時提出可以將不完全變現(xiàn)轉(zhuǎn)化為等價的完全變現(xiàn)問題 。該最優(yōu)策略如 圖 2所示。 22?????0??0lim ( ) ( ) tx t Y X XT??? ? ?0? ?四、 數(shù)值算例分析 考慮投資者在 2023年 1月 8日持有深發(fā)展 1千萬股，當日收盤價 14元，其中 4百萬股是準備長期持有的頭寸，即，一旦發(fā)生外生沖擊，它不得不對股票進行變現(xiàn)時，在持有期末它會保留 4百萬股的頭寸，從而有初始頭寸 X和目標頭寸 Y： 7610 , 4 10XY? ? ? 利用數(shù)值算法求解可以使得 95%置信水平下、持有期為 5個交易日的最大可能損失，即 最小的交易策略。 *()xt2 2 2 2 20011 () ()22TTLaVaR X Y vtdtZ xt dt?? ? ? ?? ? ? ???(0)xX? ()x
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