运用black-litterman模型对我国股票市场行业配置研究

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1、 首都经济贸易大学 首都经济贸易大学 硕 士 学 位 论 文 硕 士 学 位 论 文 THESIS OF MASTER DEGREE THESIS OF MASTER DEGREE 论文题目: 运用 Black-Litterman 模型对我国股票市场 行业配置研究 论文题目: 运用 Black-Litterman 模型对我国股票市场 行业配置研究 院 系: 经济学院 专 业: 数量经济学 学 号: 22009030180 作 者: 郭红 指导教师: 田新民 完成日期: 2012 年 3 月 独 创 性 声 明 独 创 性 声 明 本人郑重声明:今所呈交的运用 Black-Litterman 模

2、型对我国股票 市场行业配置研究论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得 的科研成果。尽我所知,文中除了特别加以标注和致谢的地方外,论文 中不包含其他人已经发表或撰写的内容及科研成果,也不包含为获得首 都经济贸易大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。 作者签名 作者签名: 日期:日期: 年年 月月 日日 关于论文使用授权的说明 关于论文使用授权的说明 本人完全了解首都经济贸易大学有关保留、使用学位论文的有关规 定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅、借阅或网 络索引;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采取影印、缩印或 其它复制手段保存论文。 (保密的论文在解密后应遵

3、守此规定) 作者签名: 作者签名: 导师签名: 导师签名: 日期: 日期: 年 年 月 月 日 日 I 摘 要 资产配置在金融投资领域中起着举足轻重的作用, 投资者通过资产配置, 调节不 同金融工具的投资比例,进行投资组合管理。行业配置策略在证券投资基金的资产配 置策略中发挥愈加重要的作用, 合理而有效的行业配置策略对于投资者在增加投资收 益同时降低并且分散投资风险起着极其重要的作用。 本文第一部分对我国基金市场的发展状况进行简要阐述, 并分析行业配置在股票 投资中的必要性。 同时回顾了国内外学者对 Black-Litterman 资产配置模型的研究文 献,奠定了本文的研究基础。第二部分详细论

4、述了经典的投资组合理论,包括传统的 均值-方差模型、资本资产定价模型及 BL 资产配置模型,并着重阐述了在均值-方差 模型基础上加入投资者观点的 BL 资产配置模型的建模思路及参数估计方法。在计量 分析方面,金融计量学中的条件异方差 GARCH 族模型时间序列分析方法,奠定了本文 实证分析的计量经济学基础。在实证分析方面,本文选取沪深 300 各行业的股票指数 作为可以自由配置的基础资产,采用条件异方差 GARCH 模型及 GARCH-M 模型对 2011 年 1 月份各行业指数波动性进行预测,运用 BL 资产配置模型比较不同信心水平下的 投资者预期收益率。并且将美林投资时钟理论引入,对 BL

5、 模型的实证结果进行分析, 将金融数据按照经济周期分阶段进行分析。 本文在美林投资时钟理论定性分析的基础 上,对上一个经济运行周期的中国 A 股市场行业资产配置进行了定量分析。可以看出 基于 BL 模型得出的 A 股行业配置推荐权重与美林投资时钟理论中根据所处的不同经 济周期进行的最优行业配置相一致。 关键词:行业配置,BL 资产配置模型,GARCH 族模型,美林投资时钟理论 II Abstract Abstract Asset allocation plays an important role in the financial investment. Investors adjust th

6、e proportion between the different financial instruments by reasonable and effective asset allocation, not only can increase the return on investment, can also be effective to avoid investment risk. Asset allocation plays a very important role for institutional investors to diversify and reduce inve

7、stment risk. This paper briefly described the current development of Chinas fund market, asset allocation and future development trends, overview of domestic and international Black-Litterman asset allocation model, and laid the research foundation for this study, including the Markowitz mean - vari

8、ance model, capital asset pricing model and Black-Litterman asset allocation model. The paper describes portfolio theory and GARCH Models of time series analysis method, this empirical analysis to lay a theoretical foundation. This paper selects the CSI 300 Sector Index as assets can be freely confi

9、gured in the GARCH model and GARCH-M model to predict the January 2011 index volatility, as investors point of view of yield based on the use of the Black-Litterman asset the configuration model of asset allocation in January 2011. The innovation of this paper is that according to Merrill Lynchs inv

10、estment clock theory to analyze the empirical results, financial data analysis carried out in accordance with the economic cycle. On the basis of qualitative analysis of the Merrill Lynch Investment Clock theory, A-share markets on an economy run cycle industry asset allocation and quantitative anal

11、ysis. It can be seen that the optimal industry configuration is consistent with the derived based on the Black-Litterman model A-share industry configuration recommended weights and Merrill Lynch Investment Clock theory according to which the different economic cycles. Keywords: industry allocation,

12、 the Black-Litterman asset allocation model, the GARCH model, Merrill Lynch Investment Clock theory 目录 1 绪论 目录 1 绪论1 1.11.1 选题背景选题背景1 1.1.11.1.1 我国基金市场发展情况我国基金市场发展情况.1 1.1.21.1.2 行业资产配置决定基金报酬水平行业资产配置决定基金报酬水平.2 1.21.2 研究意义研究意义2 1.31.3 文献综述文献综述3 1.3.11.3.1 国外文献综述国外文献综述.3 1.3.21.3.2 国内文献综述国内文献综述.5 1.41

13、.4 研究思路及方法研究思路及方法5 2 现代投资组合选择理论2 现代投资组合选择理论.7 2.1 马科维茨均值方差模型2.1 马科维茨均值方差模型7 2.2 资本资产定价模型2.2 资本资产定价模型8 2.3 Black-Litterman 模型2.3 Black-Litterman 模型.9 2.3.1 传统资产配置模型的问题2.3.1 传统资产配置模型的问题.9 2.3.2 BL 模型的均衡投资理念2.3.2 BL 模型的均衡投资理念10 2.4 BL 模型主要思路与计算过程2.4 BL 模型主要思路与计算过程.11 2.4.1 逆向优化过程与均衡超额收益率2.4.1 逆向优化过程与均衡

14、超额收益率.11 2.4.2 BL 模型公式2.4.2 BL 模型公式12 2.4.3 BL 模型原理及主要步骤2.4.3 BL 模型原理及主要步骤13 2.4.4 BL 模型参数的设定2.4.4 BL 模型参数的设定14 2.4.5 BL 模型的数学推导2.4.5 BL 模型的数学推导17 2.4.6 BL 模型的结论2.4.6 BL 模型的结论19 2.5 业绩与风险衡量的方法2.5 业绩与风险衡量的方法19 3 时间序列分析方法GARCH 模型3 时间序列分析方法GARCH 模型21 3.1 ARCH 模型3.1 ARCH 模型.21 3.2 GARCH 模型3.2 GARCH 模型.2

15、2 3.2.1 GARCH(1,1)模型3.2.1 GARCH(1,1)模型.22 3.2.2 GARCH(p,q)模型3.2.2 GARCH(p,q)模型.23 3.3 GARCH-M 模型3.3 GARCH-M 模型.24 3.4 GARCH 模型与波动性预测3.4 GARCH 模型与波动性预测.24 4 BL 模型实证研究4 BL 模型实证研究26 4.1 数据的选择及处理4.1 数据的选择及处理26 4.1.2 数据的描述性统计4.1.2 数据的描述性统计26 4.2 GARCH 模型预测各行业指数波动性4.2 GARCH 模型预测各行业指数波动性.30 4.3 BL 模型的构造4.3

16、 BL 模型的构造.35 5 美林投资时钟理论实证分析5 美林投资时钟理论实证分析.40 5.1 美林投资时钟理论5.1 美林投资时钟理论.40 5.2 BL 模型的资产配置结果分析5.2 BL 模型的资产配置结果分析.41 5.2.1 我国经济周期划分5.2.1 我国经济周期划分.41 5.2.2 各行业表现分析5.2.2 各行业表现分析.44 6 结论6 结论.48 6.1 本文的主要结论6.1 本文的主要结论48 6.2 今后研究方向6.2 今后研究方向49 致谢致谢.50 参考文献参考文献.51 附录附录.54 硕士期间发表的学术论文及研究成果硕士期间发表的学术论文及研究成果.57 首都经济贸易大学硕士学位论文 运用 Black-Litterman 模型对我国股票

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