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基于风险测度的投资组合最优化研究的开题报告
一、研究背景
投资组合优化是金融领域的重要研究方向之一。通过选取一定数量的资产并确定其权重分配来构建投资组合，以期在投资者的风险偏好和预期收益率等方面进行优化，从而实现资产组合的最优化配置。投资组合优化的核心问题是如何平衡收益和风险，达到在紧凑有限的资源下最大化预期的收益率。
在传统的投资组合优化模型中，以标准差作为衡量风险的指标，以期望收益率作为优化目标，常采用马科维茨收益-风险前沿理论。然而，在实际应用中，标准差并不总是能够全面准确地描述投资组合的风险，因为它只考虑了资产收益率的波动性，而忽略了其它方面的风险（如市场风险、信用风险、流动性风险等）。
因此，基于风险测度的投资组合优化模型成为当前研究的热点。相对于传统的标准差风险测度，基于风险测度的方法能够增强风险的全面性，并提高投资组合优化的精度和效率。例如，采用基于下行标准差和半方差的风险测度，可以更好地衡量股票收益率下降时的风险；采用风险价值（VaR）等测度，能够量化极端风险的影响，提高了投资组合的应对能力。
二、研究内容和目标
本研究旨在建立基于风险测度的投资组合优化模型，以充分考虑资产收益率的多样风险，提高优化配置的准确性和可行性。具体研究内容包括：
1.概述影响投资组合风险的各类因素，总结当前风险测度模型的优缺点，并针对存在的问题提出改进的思路。
2.建立基于不同风险测度模型的投资组合优化模型，并比较各模型的预测效果，探讨不同测度对模型优化结果的影响。
3.结合真实市场数据，进行投资组合优化实证研究，验证基于风险测度的模型的优越性和适用性，并分析模型的局限性和纠正方法。
三、研究方法
本研究采用文献综述、数理统计、数值计算等方法，旨在探讨基于风险测度的投资组合优化方法的机理和实现途径。
1.文献综述：对现有的投资组合优化方法进行文献综述及分析评价，总结国内外学术界的研究进展和趋势。
2.风险测度模型：选择常用的风险测度模型（如标准差、下行标准差、半方差、风险价值等）进行建模，并探讨衡量各类风险的可测试方法。
3.投资组合构建：针对不同风险测度模型，利用Matlab等计算工具，分别构建组合优化模型，分析各风险测度对组合优化结果的影响。
4.实证分析：结合真实市场数据进行实证研究，考察模型的优越性和适用性，并分析模型的局限性和纠正方法。
四、研究意义和预期成果
本研究能够深入探讨基于风险测度的投资组合优化模型，并通过实证分析验证模型的优越性和适用性。具体意义与贡献如下：
1.完善和深化投资组合优化理论体系，提高风险约束条件下的组合准确性和可行性。
2.综合应用不同风险测度模型，弥补传统标准差等方法的局限性，提高资产风险的全面性和预测精度。
3.通过实证研究，验证和比较不同风险测度模型的实际效果，探究适用场景和有效纠正方法，为实际投资决策提供参考。
预期成果：
1.建立并比较标准差、下行标准差和半方差等风险测度模型的投资组合优化模型；
2.采用真实市场数据进行实证分析，比较不同模型的预测精度，并探究适用场景和局限性。
3.形成研究报告和学术论文，以期为企业和个人投资决策提供科学指导。