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均值―CVaR模型在正态条件下风险资产组合的研究.doc
均值―CVaR模型在正态条件下风险资产组合的研究
摘 要:条件风险值(CVaR)是指金融资产或其组合的损失额超过VaR的条件均值,它克服了VaR的非一致性,不满足凸性等局限性。给出了在风险证券的预期回报率服从正态分布下的均值-CVaR模型及最小均值-CVaR风险资产组合有解的条件,并在该条件满足下的最小均值-CVaR组合的投资比例向量和最小值。
关键词:均值-CVaR模型;金融资产;正态分布
一、引言
风险价值(Value at Risk ,简称VaR),是一种风险管理与控制的新工具,是指在正常的市场条件下和给定的置信水平上,在给定的持有期内,投资组合或资产所面临的潜在最大损失,其数学表达式为: ,其中 表示组合在持有期内 的价值变动量, 表示指定概率分布的分位数。VaR最大的优点就是其定量标准化,从而营造了一个统一的框架,把金融机构所有资产组合的风险量化为一个简单的数字,VaR的概念虽然简单,但VaR方法在原理和统计估计方面存在一定局限性,如VaR的计算结果不稳定;VaR不满足次可加性,所以不是一致风险度量;VaR不满足凸性,VaR对证券投资组合进行优化时可能存在多个极值,局部最优化解不一定是全局最优解。VaR将注意力集中在一定置信度下的分位点上,而分位点下面的情况则完全被忽略,这使得此方法不能防范某些极端事件,这些极端事件发生的概率虽小,但一旦发生,将给金融机构带来很大的麻烦。
针对VaR的不足,人们提出了各种改进方法,Rockafeller和Uryasev在2000年提出的条件风险价值(CVaR)方法,无论在理论上还是在优化计算上均比VaR有很大进步,CVaR是指金融资产或其组合的损失额超过VaR的条件均值,CVaR满足一致性风险度量标准的四条公理,其优化问题可转化为线性规化,计算简便,结果稳定,而且优化CVaR问题的同时可以得到最优的VaR值。Palmquist给出了均值-CVaR有效前沿的三种等价描述,本文给出了风险证券的预期回报率服从正态分布,最小均值-CVaR风险资产组合有解的条件,并在该条件满足下给出了最小均值-CVaR组合的投资比例向量和最小值。
二、CVaR的定义
设 表示一个投资组合的损失函数,控制向量 为投资组合的可行集,市场因子 为随机向量,代表能影响损失的市场不确定性。
对任意固定 ,损失 是 的函数,设随机向量 的概率安度函数为 ,对任意 ,若分布函数 在任意一点都连续,则:
它是关于 的非增,右连续函数, 在相应的概率置信度 下,损失VaR和CVaR分别定义为:
,
三、正态条件下均值-CVaR模型
设投资者选定种风险证券进行投资组合,令 是第种资产的预期回报率, 是投资组合的权重向量,V是n种资产间的协方差矩阵, 和 分别是投资组合的期望回报率和期望回报率的方差,设R服从正态分布 ,即 :,则损失函数:
,
即 。其中, 表示标准正态分布, 表示标准正态分布的密度函数, 。现在将 作为目标函数,得到基于 的证券组合优化,即为均值- 模型,则有: 。将 代入上式,则 证券组合优化模型等价于下列模型:
得用Lagrangian乘子法,对于任意证券组合,其回报率的期望与标准差满足: ,其 , , 于是对于任意证券组合,其回报率的期望与标准差满足: , 显然,均值- 边界等价于均值-方差边界的一个变换。
定理1 组合 属于均值- 边界 组合 属于均值-方差边界。
定理2 风险证券的预期回报率服从正态分布, 组合有解 。
证明:
因为, , ,
, 则有
取 ,可得 ,
则 (1) (2)则 。因为 ,因此当 时,(1)式是无解的。从 得到 ,是 组合有解的必要条件。当 时,则 ,即 ,因此
综上所述,组合有解,当且仅当。
又因为
则
定理3 如果,的证券组合优化模型的投资比例向量为:及模型的最小值
其中,。证明:
由定理2可得,又根据定理1可得:
参考文献:
[1]J. P. Morgan. Risk Metrics-Technical Document (4 thed.)[M]. New York: Morgan Guaranty Trust Company, 1996:36-38.
[2]R. Tyrrell,Rockafellar and Stanislav Uryasev. Optimization of Conditional Value at-Risk[
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