关于离散风险和不对称尾部风险的组合优化
摘要：使用收益率服从混合多变量正态分布和温和稳定子方程定义的服从分布的市场模型，能够捕捉资产收益率分布的两个经验事实：厚尾和不对称性。在这个新的市场模型上，我们讨论了一种新的投资组合优化方法，它是马尔可夫平均方差优化的扩展。这种新的优化方法不仅考虑收益和波动性，还考虑了不对称性。有效前沿也扩展到奖励、波动性和不对称性的三维空间中的曲面。我们还提出了一种新的绩效度量方法，它是夏普比率的扩展。此外，我们推导了投资组合管理中常用的两个重要度量的解析解：边际风险值（VaR）和边际条件VaR（CVaR）。我们使用道琼斯工业平均指数中的股票来说明所提出的模型。首先进行新的投资组合优化，然后演示如何在该模型下使用边际VaR和边际CVaR进行投资组合优化。根据本文提出的实证证据，我们的框架为真实的投资组合优化和可行的投资组合风险管理方法提供了支持。
作者：Young Shin Kim
论文ID：2007.13972
分类：Portfolio Management
分类简称：q-fin.PM
提交时间：2020-09-22