最优投资组合模型

最优投资组合模型

陈家跃1 肖习雨2 杨珊珊3

1．韶关学院2004级数学与应用数学 广东韶关 512005 2．韶关学院2003级信息技术(1)班 广东韶关 512005 3．韶关学院2004级信息技术班 广东韶关 512005

摘 要

本文通过各种投资回报数据,对各种投资方案的回报效益进行分析,以平均回报期望为回报率,用回报方差来衡量风险,建立了在VaR(风险价值)约束下的经典马柯维茨(Markowitz)均值-方差模型，并从几何角度具体地阐述了此模型的算法,最后根据此算法和借助数学软件LINGO、MATLAB计算出在VaR=1%,…,10%下的最优投资组合为方案一投资1421万美元,方案二投资2819.5万美元,方案三投资759.5万美元,得到的最大净收益为500.00万美元,结果令人满意.

关键词: 马柯维茨均值-方差模型;VaR约束;置信水平

1

1问题的提出

某基金会有科学基金5000万美元，现有三种不同的投资方式，分别为政府债券、石化产业股票、信息产业股票，为了保证其基金安全增殖，设计收益最大且安全的投资方案，要求(1)获得最大的投资回报期望(2)投资的风险限制在一定的范围。保证该投资方案资金保值概率不低于95%。（假设石化产业的投资回报率变化与信息产业的投资回报率变化彼此独立） 三种投资方式分别为： 投资方式一：

购买政府债券，收益为5.6％/年； 投资方式二：

投资石化产业股票

根据有关的随机抽样调查，得到四十宗投资石化产业股票的案例记录(如附录图表一)； 投资方式三：

投资信息产业股票

根据有关的随机抽样调查，得到四十宗投资信息产业股票的案例记录(如附录图表二)。

2 模型的假设

2．1 该基金投资持有期为一年； 2．2 投资政府债券的风险为零；

2．3 方案二和方案三中选取的八十只股票具有代表性，能反映总体股市情况； 2．4 不考虑交易过程中的手续费，即手续费为零； 2．5 总体投资金额设为单位1.

3 符号的约定

?P：表示证券组合在持有期?t内的损失；

Xi： 表示第i种方案的投资权重（投资比例）；

c： 表示置信水平，反映了投资主体对风险的厌恶程度；

?i2： 表示第i种方案的投资回报方差；

2

Ri： 表示第i种方案的投资回报期望； rij： 表示第i种方案里的第j只投票回报期望.

4问题的分析

此问题是一个投资组合的问题,投资项目包括政府债券和股票两种,政府债券收益率比较低但风险基本为零,而股票则收益率高但风险也相应高,最终目标是设计出一个投资组合方案使该基金会获得最大的回报期望和最少的投资风险. 经典的马柯维茨(Markowitz)均值-方差模型正是解决这种投资组合问题的有效模型,他提出用收益期望来衡量回报率,用收益方差来衡量风险(方差越大,认为风险越大;方差越小,认为风险越小).而后来有不少学者对此模型进行深入研究,并提出了引入VaR约束和置信水平下的马柯维茨(Markowitz)均值-方差模型,这种改进的模型不但继承了马柯维茨(Markowitz)均值-方差模型的精髓,而且更实用、准确。VaR即风险价值(Value at Risk)，是指市场正常波动下，在一定的概率水平下，某一金融资产或证券组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失;置信水平表示投资主体对风险的厌恶程度,置信水平越高对风险的厌恶程度越大；相反，置信水平越高，就越喜欢冒险。

5模型的建立

5．1经典马柯维茨均值-方差模型：

??min?2?XTΣXp?n?T?max?Ri?XR

i?1?n??s.t.?xi?1i?1?其中，R?(R1,R2,...,Rn)T；Ri?E(ri)是第i种资产的预期回报率；X?(x1,x2,...,xn)T是

2投资组合的权重向量；??(?ij)n?n是n种资产间的协方差矩阵；Rp??Ri和?p分别是

3i?1投资组合的期望回报率和回报率的方差。该模型的解在?p?Rp空间是抛物线，即投资组合的有效前沿。

5．2 风险价值的确定：

VaR为风险价值，设资产组合的初始价值为W，持有期末的期望收益为R，R的数

3

学期望和标准差分别为?和?，在给定的置信水平c下，期末资产组合的最低值为

W??W(1?R?)，其中R?为相应的最低收益率(一般为负值)，则：

VaR(Value at Risk)?E(W)?W*??W(R*??) (1)

?又由P(R?R?)?P(R????R???)?1?c，可知：

R???????R?????? 将(2)式代入(1)式可得：VaR?E(W)?W???W(??????)????W。 另外VaR的求解方法还可用历史模拟法以及蒙特卡洛模拟法求得.

5．3 加入VaR约束后的马柯维茨均值-方差模型：

假定置信水平为c，由VaR的定义，有：

Prob(rp??VaR)?1?c 在经典马柯维茨均值-方差模型中加入VaR约束后，模型变为：

??min?2P?XTΣX??maxE(rTp)?XR??s.t.Prob(rp??VaR)?1?c?n???xi?1i?1

在正态分布下，（1）式可化为：

VaR??(E(rp)???1(c)?p) 其中，?(?)是标准正态分布的分布函数。

RVaR约束 p A O B ?p

-VaR 图1 基于VaR约束的投资组合的有效前沿

4

(2)

3）

（ (4)

此模型的解在?p?Rp空间中是图1中的弧线AB，称其为基于VaR约束下的投资组合的有效前沿。

图1中VaR约束表现为一条斜率为??1(c)、截距为-VaR的直线。在该直线或其以上的全部投资组合都具有c的概率使其回报率超过最小值-VaR；而在直线以下的全部投资组合回报率在置信度c下不超过-VaR。这样，VaR约束使投资组合选择仅仅限制在传统有效前沿和VaR约束直线间的阴影部分，即点A和B之间的弧线AB上。进一步地，根据有效集定理，最优投资组合选择应为抛物线顶点O与点A之间的弧线，即弧线段OA。

5．4 加入VaR约束后的马柯维茨均值-方差模型的几何解法：

由图1可知，VaR约束的最优投资组合确定时，只需求出点A和O处的权重即可。但由于该模型的约束条件比较复杂，用传统的Laganerge乘子法无法求解。因此在这里我们用几何方法来解决此问题。

设n种资产组合的权重是x1,x2,...,xn?1,xn（其中xn?1?x1?x2?...?xn?1），则投资组

2合的期望回报率Rp?E(rp)与方差?p分别可表示为：

Rp?x1R1?x2R2?...?xn?1Rn?1?(1?x1?...?xn?1)Rn (5)

2222?p?x12?11?x2?22?...?xn?1?n?1,n?1?(1?x1?...?xn?1)?nn?2x1x2?12?...?2x1xn?1?1,n?1?2x1(1?x1?...?xn?1)?1n (6) ?...?2xn?1(1?x1?...?xn?1)?n?1,n因为协方差矩阵Σ是正定矩阵，所以在权重空间(x1,x2,...,xn?1)中，(4)式代表等方

2差超椭球面。?p取不同值可得到一族同心超椭球面，中心记为MVP，表示所有的可能

投资组合中风险最小的投资组合的权数；在权重空间(x1,x2,...,xn?1)中，(3)式代表等期望回报率超平面，Rp取不同值可得到一族平行超平面。因而，n种资产投资组合的最优权重应为等期望回报率超平面与等方差超椭球面的正切点。将这些正切点连接起来，就得到一条直线，称其为n种资产投资组合的临界线。不难看出，临界线实际上就是图1中的有效前沿在权重空间中的表现形式。

(5)式在点(x1,x2,...,xn?1)处的法向量为：(R1?Rn,R2?Rn,...,Rn?1?Rn). (6)式在点(x1,x2,...,xn?1)处的法向量为：

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