基于分位数回归的均值-VaR组合投资决策分析  

Mean- VaR Portfolio Through Quantile Regression Approach

作　　者：蒋翠侠[1,2] 刘玉叶[1] 周莹莹[1] 

机构地区：[1]合肥工业大学管理学院,安徽合肥230009 [2]合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室,安徽合肥230009

出　　处：《郑州航空工业管理学院学报》2015年第1期28-33,共6页Journal of Zhengzhou University of Aeronautics

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71071087);教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(14YJA790015);安徽省哲学社会科学规划基金资助项目(AHSKY2014D103);合肥工业大学产业转移与创新发展研究中心招标项目(SK2014A073)

摘　　要：建立在均值—方差分析框架下的组合投资决策,需要较强的正态分布假设,难以准确刻画与分散非对称与极端尾部风险。为此,文章考虑均值-VaR模型,将模型求解过程转化为一个分位数回归问题,给出了均值-VaR模型求解新算法。使用沪深300指数中的60只成分股进行了实证研究,验证了算法的有效性,并将基于分位数回归的均值-VaR模型与均值—方差模型进行了对比,发现前者能够很好地分散尾部风险。The traditional mean -variance portfolio selection model need a rigorous normal distribution as- sumption. It is difficult to accurately describe and diversify the asymmetric and extreme tail risk of financial assets. So far, we consider the mean - VaR model and propose a new algorithm for its solution tile regression approach. For illustration, formance of the mean- VaR model based model. through quan- we use 60 stocks in Shanghai and Shenzhen 300 index. The per- on quantile regression is superior to the traditional mean -variance

关 键 词：分位数回归 组合投资 均值-VAR模型 均值—方差模型 

分 类 号：F830.59[经济管理—金融学]