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CVaR风险度量投资组合模型的改进研究的中期报告
尊敬的评委，我的研究课题是“CVaR风险度量投资组合模型的改进研究”。在这篇中期报告中，我将介绍我的研究背景、目的、方法以及期间的进展情况。
一、研究背景
随着金融市场的快速发展，投资者需要面对越来越复杂的投资决策，其中最核心的问题是风险管理。CVaR（条件价值风险）风险度量在风险管理领域中得到了广泛应用，它可以在一定的置信水平下度量风险以及发生损失的程度。然而，CVaR模型存在一些局限性，如忽略了资产之间的相互作用，没有考虑风险分布的特征等等。因此，本研究旨在通过改进CVaR模型，提高其风险度量精度以及投资组合效果。
二、研究目的
本研究的主要目的是提出一种改进的CVaR风险度量投资组合模型，以更加准确地衡量风险、优化投资组合，并提高预期收益。具体而言，研究目标包括以下几个方面：
1.构建更加准确的CVaR模型，将资产之间的相互关系和风险分布特征纳入考虑；
2.基于改进的CVaR模型，提出一种优化投资组合的方法，并验证其有效性和优越性；
3.通过对历史数据的回测和模拟实验，验证改进模型的风险度量精度和投资组合效果。
三、研究方法
本研究采用定量研究方法，主要包括以下几步：
1.梳理文献，研究CVaR模型的理论基础和应用情况；
2.构建改进的CVaR模型，分析各种投资组合构建方法在改进模型下的表现差异；
3.基于改进模型，进行实证研究，对历史数据进行回测，比较不同投资组合的效果；
4.对改进模型进行蒙特卡罗模拟实验，验证其在不同情况下的风险度量精度和投资组合效果。
四、进展情况
目前，我已经完成了文献综述的撰写和改进CVaR模型的构建，正在进行实证研究的相关工作。具体而言，我以某A股上市公司为例，从2015年到2020年的数据中选取了10只股票，构建了不同投资组合，并利用回测方法进行模拟交易，考察了不同投资组合的表现。结果显示，改进模型下的投资组合收益率、风险度量、收益波动率等指标，均优于普通CVaR模型的结果。
下一步，我将进一步完善实证研究的内容，进行蒙特卡罗模拟实验和参数敏感性分析，并撰写成研究论文。
以上就是我的中期报告，谢谢评委的关注和支持。