【摘 要】
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本文基于一种新的一致性风险测度——等熵风险测度,进行组合优化,以检验其择股能力,从而检验其风险识别能力.先就风险识别能力,尤其随机占优一致性对三种基于分位数的风险测
【机 构】
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华中师范大学经济与管理学院; 华中师范大学数学与统计学学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(71171095)
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本文基于一种新的一致性风险测度——等熵风险测度,进行组合优化,以检验其择股能力,从而检验其风险识别能力.先就风险识别能力,尤其随机占优一致性对三种基于分位数的风险测度:VaR,ES(expected shortfall)和等熵风险测度进行了介绍与对比.VaR具有一阶随机占优一致性,而ES具有二阶随机占优一致性;等熵风险测度利用了整个分布的信息,不再是简单的0-1风险测度,这与VaR和ES显著不同.而且,等熵风险测度具有更高阶的随机占优一致性,这使得该风险测度具有更好的风险分辨能力.而后采用Spearman秩检验方法来检验和预测不同风险测度的风险识别能力,这与随机占优一致性阶数相呼应.最后,在上证50指数成份股中采用组合优化方法,考察标准差,VaR,ES以及等熵风险测度情况下,优化组合持有期的不同业绩指标.结果表明,等熵风险测度优化组合的业绩指标最好,表明该测度风险识别能力最高.
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