基于CVaR的考虑单个风险的组合证券投资研究的任务书.docx

基于CVaR的考虑单个风险的组合证券投资研究的任务书
任务书
一、选题背景
随着市场的不断发展，投资人的风险偏好也越来越高，因此，如何在保证收益率的前提下，尽可能降低投资组合的风险，成为了投资人追求的目标之一。现代金融理论认为，投资组合的风险不是单个证券的风险总和所能代表的，而是由各个证券之间相互协调的影响组成。因此，研究如何构建一个优化的、并能根据风险偏好进行权衡的投资组合是非常重要的。
二、研究目的及意义
本研究将以风险控制为主线，以CVaR为风险度量指标，探讨如何在构建投资组合的过程中，合理地平衡风险与收益，以达到获得最大收益的同时，最小化投资组合的风险的目标。本研究的主要目的包括：
（1）研究如何利用CVaR对投资组合的风险进行度量，以及如何在风险控制的基础上，为投资组合制定优化的投资策略。
（2）研究单个证券对风险的影响，探究如何利用单个证券的风险度量指标，对组合风险进行分析和优化。
（3）通过实证分析，探讨CVaR风险度量指标方法的优越性以及其在构建投资组合中的应用价值。
三、研究内容
（1）CVaR理论的价值和局限性
本章节将首先介绍CVaR理论的产生背景和必要性，阐述其与传统风险度量方法的比较优势。同时还将探讨CVaR方法的局限性，包括统计样本数量的要求、风险度量的不确定性、计算误差等问题。
（2）以CVaR为风险度量指标的投资组合配置策略
本章节将以CVaR作为风险度量指标，根据不同的风险偏好水平，构建不同的投资组合。通过引入两个约束条件，即一是控制组合的CVaR不超过某个上限，二是控制每个证券在组合中的权重不超过某一上限，从而分别实现了风险和收益的平衡。同时，利用MATLAB软件进行编程实现，得出相应的投资组合配置结果。
（3）各个证券的单个风险度量指标在投资组合中的分析
本章节将通过选择一些常见的证券，从其单个的风险角度对它们在投资组合中的影响进行分析。例如，通过VaR和CVaR模型的分析，探究A股、B股、债券等在构建投资组合过程中的风险控制策略。
（4）通过实证分析验证CVaR方法在构建投资组合中的有效性
本章节将通过实证分析，利用真实数据验证所提出的基于CVaR方法的投资组合配置策略的优越性和有效性。以某证券市场为例，比较CVaR方法和传统风险度量方法在构建投资组合中的效果，通过回测数据验证其有效性和应用价值。
四、研究方法
（1）CVaR风险度量模型
本文采用的是基于历史数据的CVaR风险度量模型，利用历史数据计算出该证券未来一段时间内可能的损失情况，并以某个置信水平下CVaR的值为风险度量指标。对于损失分布非正态、尾部膨胀等非标准的分布情形，可以采用基于极值理论的方法进行估计转化。
（2）MATLAB编程实现
本文将利用MATLAB软件进行编程实现。通过建立相应的模型，输入风险度量数据，设置约束条件，以及运用求解器等功能，实现优化投资组合的构建。通过编程实践和结果与分析的对比，验证所提出的方法的有效性和应用价值。
五、预期的研究成果
（1）针对CVaR风险度量指标，建立了基于MATLAB的投资组合优化模型，可以较为准确地实现风险和收益的平衡。
（2）探究了单个证券对组合风险的影响，总结了不同证券的风险特点以及在风险控制中的应用策略，提高了投资决策的准确性。
（3）通过实证分析，比较了CVaR方法和传统风险度量方法在构建投资组合中的应用效果，验证了CVaR方法的优越性和有效性，为投资者提供了更为可靠的决策依据。
六、参考文献
1.熊平，郝庆放，王瑞，等.基于CVaR的投资组合风险控制技术[J].数据采集与处理,2009,24(4):507-512.
2.Markowitz,H.M.PortfolioSelection:EfficientDiversificationofInvestments[M].NewYork:JohnWiley&Sons,Inc.,1959.
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4.窦光华，孙红艳.CVaR模型在证券投资组合中的应用研究[J].金融市场研究,2012,28(3):63-74.
5.张志宇等.基于多目标粒子群优化算法的CVaR风险控制问题[J].软件学报,2016,27(8):2153-2164.