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正文內(nèi)容

基金管理理論與案例(編輯修改稿)

2025-02-12 22:58 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 證券投資基金管理 —— 主動型投資 ? 存在無風(fēng)險資產(chǎn) 1 []( 1 ) p fpfE r rw V e rH? ???%$第二章 證券投資基金管理 —— 主動型投資 ? 存在賣空限制的情況 ? 不允許賣空無風(fēng)險資產(chǎn) ? 借貸成本不同 ? 任何證券均不允許賣空 ? 利用 KuhnTucker條件可以得到其解,由于結(jié)果比較復(fù)雜,這里不具體給出。 第二章 證券投資基金管理 —— 主動型投資 ? 多時期模型 ? 離散情況,需要解一個非常復(fù)雜的動態(tài)規(guī)劃過程,下面給出了模型的結(jié)果,對公式的含義參見李仲飛,汪壽陽, 2021和趙鋒, 2021。 * 1 111111[ ] [ ] ( [ ] [ ] ( [ ]2 [ ] [ ( 1 ]Tf T f Tt s t t t t t t tTTfstssssx r E R R E R r E R R E RvrB??????? ? ?????第二章 證券投資基金管理 —— 主動型投資 ? 近些年,部分學(xué)者分析了在考慮交易成本的條件下的投資組合理論,其結(jié)果一般都比較復(fù)雜,也往往沒有解析解。 ? 此外,考慮信息不對稱的條件下,基于估計過程或者 Bayesian學(xué)習(xí)過程的投資組合理論也有部分發(fā)展。 第二章 證券投資基金管理 —— 主動型投資 ? TreynorBlack模型( TB模型,Treynor amp。 Black, 1973) ? 第 i種資產(chǎn)在積極型組合中所占的比重 ? 積極型組合在整個組合中的比例 221/( / )iiniii??????00/[ 1 (1 ) ]A? ? ???第二章 證券投資基金管理 —— 主動型投資 ? BlackLitterman模型 ? 傳統(tǒng)的 Markowitz模型需要對收益率的具體預(yù)測, TB模型也需要預(yù)測 alpha,但是實際上準確預(yù)測這些指標是非常困難的。 ? BlackLitterman模型成功的將各種對收益率的預(yù)測納入到了優(yōu)化模型中,將預(yù)測寫成限制條件,添加到達優(yōu)化中,從而得到優(yōu)化結(jié)果,各種的預(yù)測都可以放入,如A優(yōu)于 B,那么添加 A的收益率大于 B的即可。 ? 目前,高盛集團利用 BlackLitterman管理著其旗下的眾多資產(chǎn)。 ? 同樣,使用 BlackLitterman模型的投資績效取決于預(yù)測的準確度,沒有好的預(yù)測,仍然無法獲得好的投資績效。 第二章 證券投資基金管理 —— 主動型投資 ? 信息分析 ? 從 TB模型可以得到 ? 其中 SP和 SB分別是組合和市場組合的 Sharpe比,另一部分顯然是各證券的信息比率的平方和。 ? 由此可見,各證券的信息比率決定了最有組合的 Sharpe比。 ? 其中 IC是信息系數(shù),是衡量預(yù)測與實際結(jié)果之間關(guān)系的數(shù)值; BR稱為寬度,就是在一年中作出的獨立預(yù)測的次數(shù)。由此可見,預(yù)測越準確,獨立預(yù)測的頻率越高,那么信息比率越大,從而最優(yōu)組合的績效越高。 12 2 2 2 2 2 2 2 2 2111 1 1/ / / /n n np i i n n i i B i ii i iSS? ? ? ? ? ? ? ????? ? ?? ? ? ? ?? ? ?BRICIR ??第二章 證券投資組合管理 —— 主動型投資 ? 信息分析 ? 主動型投資基本公式( Richard C. Grinold amp。 Ronald N. Kahn, 1999) ? alpha= volatility(波動率) *IC(信息系數(shù), information Coefficient) *Score(對信息進行標準化的結(jié)果) ? 從該公式中也可以看出信息分析與收益的關(guān)系, IC越大,alpha也越大( alpha跟 Sharpe比一樣是基金績效評價的一個標準,詳見第四章) ? 需要指出的是,前面的 BR指出,獨立預(yù)測越多,績效越高,但是獨立預(yù)測后需要及時進行投資組合的調(diào)整,而頻繁的調(diào)整會造成較高的交易成本,可能會抵消信息分析可獲得的收益,因此,實際管理中不能頻繁進行調(diào)整,事實上,成本的控制也是主動型投資管理的一個重要因素。 第二章 證券投資基金管理 —— 主動型投資 ? 風(fēng)險模型 ? 根據(jù)上述,可以建立一個多因子模型來衡量風(fēng)險,進而根據(jù)模型控制風(fēng)險。 ? 風(fēng)險模型中,首先是識別風(fēng)險因子。 n n k kr X b X b??? ? ? ? ??TV X X? ? ? ?第二章 證券投資基金管理 —— 主動型投資 ? BARRA模型包括了十幾類風(fēng)險因子( risk index,針對不同類型具有不完全相同的風(fēng)險因子,如美國小盤股具有 11個,美國一般股票具有 13個)和 54個行業(yè)因子,每個風(fēng)險因子有具有較高相關(guān)性的幾個子因子( descriptors) 構(gòu)成,如美國一般股票模型中 13個風(fēng)險因子下共有 38個子因子。 ? 中信證券的風(fēng)險模型中包括了 6個風(fēng)險因子和 47個行業(yè)因子,風(fēng)險因子分別是 beta系數(shù) (β) 、流通市值( market size)、凈市值比( B/Pratio)、換手率、動量、收入價格比( S/P ratio)以及行業(yè)因子。 第二章 證券投資基金管理 —— 主動型投資 ? 風(fēng)險來源 ? 單支股票的應(yīng)計回報應(yīng)該有以下幾個來源: ? 市場總效應(yīng); ? 所屬行業(yè); ? 股票的獨有特性( Benjamin King, 1966 ,James L. Farrell, Jr., 1974) (參見 James L. Farrell, Jr. amp。 Walter J. Reinhart,1988) ? 對應(yīng)的風(fēng)險來源: ? 市場風(fēng)險; ? 行業(yè)風(fēng)險; ? 特別或者殘差風(fēng)險 第二章 證券投資基金管理 —— 主動型投資 ? 風(fēng)險因子的選擇標準 ? 線性 ? 有一個具有預(yù)測能力的先驗概率 ? 對所有的資產(chǎn)都是穩(wěn)定的 ? 對大多數(shù)資產(chǎn)來說,因子的數(shù)據(jù)可以獲得 ? 行業(yè)因子設(shè)置為啞變量 ? 所有的因子數(shù)據(jù)均需標準化 ? 各國股票市場的因子具有很大的相同性,不少學(xué)者發(fā)現(xiàn)我國市場的部分新的因子(廖理、趙鋒、李閣峰, 2021) ? 由于目前這些風(fēng)險模型所確定的因子僅僅能夠解釋所有風(fēng)險的 30%左右,同時,由于市場的變化過程中,具有解釋能力的因子也會有所變化,后續(xù)還有很多可以進行的研究。 第二章
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