【摘 要】
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为解决均值-ES(Expected Shortfall)组合投资决策中的计算困难,通过理论证明将其转化为一个Expectile回归问题,进而给出其Expectile回归求解新方法。该方法具有两个方面的优
【机 构】
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合肥工业大学管理学院; 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71671056);国家社会科学基金资助项目(15BJY008);教育部人文社会科学研究规划基金项目(14YJA790015)
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为解决均值-ES(Expected Shortfall)组合投资决策中的计算困难,通过理论证明将其转化为一个Expectile回归问题,进而给出其Expectile回归求解新方法。该方法具有两个方面的优势:第一,Expectile回归的目标函数为二次损失函数,具有连续、光滑等特性,其优化与计算过程简单易行,且具有很好的可扩展性;第二,优化Expectile回归目标函数得到Expectile,利用Expectile与ES之间对应关系,能够准确地得到最优组合投资的ES风险值。选取沪深300指数中具有行业代表性的5支股票进行实证研究,将基于Expectile回归的均值-ES模型与均值-VaR模型、均值-方差模型进行对比,发现前者能够很好地分散组合投资尾部风险大小,显著提高组合投资绩效。
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