【摘 要】
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本文主要探讨以风险值（Value-at-Risk,VaR）为风险测度的风险平价问题.风险平价是指在资产配置策略中每个资产所承担的边际风险贡献相等,以避免单个资产带来的极端风险.本文在分析风险平价问题时做出的主要改进是改变了传统模型中风险的度量方式,本文深入分析了基于历史风险值的风险平价问题.基于历史风险值的风险平价问题是一个非凸非光滑的优化问题,通过探索优化模型的结构特点,本文对相应约束条件进行凸
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本文主要探讨以风险值（Value-at-Risk,VaR）为风险测度的风险平价问题.风险平价是指在资产配置策略中每个资产所承担的边际风险贡献相等,以避免单个资产带来的极端风险.本文在分析风险平价问题时做出的主要改进是改变了传统模型中风险的度量方式,本文深入分析了基于历史风险值的风险平价问题.基于历史风险值的风险平价问题是一个非凸非光滑的优化问题,通过探索优化模型的结构特点,本文对相应约束条件进行凸差（Difference of Convex func-tions,D.C）分解,通过凸近似的方法将原问题近似为了一个可求解的线性规划问题,并根据凸差问题的性质提出了一类序列凸逼近算法.本文运用数值试验分析了该算法的求解效率,实验结果表明序列凸逼近算法在不同的资产规模下均能有效求解.实证分析结果表明基于风险值的风险平价模型能够有效地控制风险,同时取得相对不错的收益,夏普比率较好,最大回撤也相对较低,是较为稳健的投资组合模型.
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