交易成本下的高阶投资组合优化:理论转化与实证分析
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更新于2024-07-15
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本文探讨了一篇关于"具有交易成本的高阶投资组合优化问题"的学术论文,发表在《现代经济》(ModernEconomy)杂志2019年10期,卷号1507-1525,ISSN在线:2152-7261,ISSN打印:2152-7245。作者Xin Li和Peiai Zhang来自济南大学数学系,他们关注的核心问题是将峰度(kurtosis)作为优化目标,同时考虑偏度(skewness)、方差(variance)、平均收益(mean)以及交易成本(transaction costs)作为约束条件。
由于所研究的问题是高阶且非凸的,这使得传统的优化方法难以直接应用。论文提出了一种创新的方法,即运用矩矩阵理论将复杂的优化问题转换为半定矩阵优化问题,从而降低了求解难度。这种方法对于实际投资组合管理具有重要意义,因为它能够处理现实中交易成本对投资策略选择的影响,这是传统优化模型通常忽视的一个重要因素。
通过对四个中国证券市场中的风险资产进行实证研究,论文揭示了交易成本在投资组合优化模型中的显著地位。研究发现,当平均收益和偏度保持不变时,峰度与方差之间存在正相关关系,这暗示着投资者可能倾向于寻找具有特定峰度特征的资产组合,以平衡风险和收益。另一方面,当平均收益和偏度不变时,四阶标准中心矩(一种衡量资产分布尖峰程度的统计量)与方差呈现出负相关,这表明在控制风险的同时,投资者可能会关注资产组合的尖峰度变化。
敏感性分析部分深入探讨了各种参数之间的相互作用,这对于理解不同市场环境下投资者决策的重要性不言而喻。这些发现有助于投资者制定更精细的资产配置策略,以应对交易成本并最大化投资回报,同时考虑到投资组合的稳定性。
这篇论文不仅提供了理论上的突破,还为实践者提供了一种实用工具,以便在实际投资决策中考虑交易成本对高阶投资组合优化的影响。它对于金融工程、投资管理和风险管理等领域具有重要的理论价值和实际指导意义。
2020-11-19 上传
2019-07-22 上传
2019-09-20 上传
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2019-08-15 上传
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2019-09-10 上传
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