马柯维茨投资组合理论是美国经济学家Markowitz(1952)发表论文《资产组合的选择》,标志着现代投资组合理论的开端。他利用均值--方差模型分析得出通过投资组合可以有效降低风险的结论。
同时,Roy(1952)提出了“安全首要模型”(Safety-First Portfolio Theory),将投资组合的均值和方差作为一个整体来选择,尤其是他提出以极小化投资组合收益小于给定的“灾险水平”的概率作为模型的决策准则,为后来的VaR(Value at Risk)等方法提供了思路。
Tobin(1958)提出了著名的“二基金分离定理”:在允许卖空的证券组合选择问题中,每一种有效证券组合都是一种无风险资产与一种特殊的风险资产的组合。
在Markowitz等人的基础上,Hicks(1962)的“[[组合投资的纯理论]”指出,在包含现金的资产组合中,组合期望值和标准差之间有线形关系,并且风险资产的比例仍然沿着这条线形的有效边界这部分上,这就解释了Tobin的分离定理的内容。Wiliam.F.Sharpe(1963)提出“单一指数模型”,该模型假定资产收益只与市场总体收益有关,从而大大简化了马柯维茨理论中所用到的复杂计算。
马柯维茨的模型中以方差刻画风险,并且收益分布对称,许多学者对此提出了各自不同的见解。
Mao(1970);Markowit(z1959);orter(1974);Hogan,Warren(1974);Harlow(1991)等认为下半方差更能准确刻画风险,因此讨论了均值一半方差模型。
Konno和Suzuki(1995)研究了收益不对称情况下的均值-方差-偏度模型,该模型在收益率分布不对称的情况下具有价值,因为具有相同均值和方差的资产组合很可能具有不同的偏度,偏度大的资产组合获得较大收益率的可能性也相应增加。Athayde,Flores(2002)考虑了非对称分布条件下的资产配置情况:在前两阶奇数矩限定的情况下,分别最小化方差与峰度并将其推广到最小化任一奇数矩阵;Jondeau,Rockinger(2002)在投资者效用函数为常数相对风险厌恶(CRRA)效用函数的假定下将期末期望收益Taylor展开取前4阶高阶矩,运用一阶条件来最优化资产配置;Jondeau,Rockinger(2005)考虑收益率的联合非正态分布和时变特征,包括了波动聚集性、非对称和肥尾特征。将期末期望收益Taylor展开并取前4阶高阶矩,运用一阶条件来最优化资产配置;Sahu等(2001,2003)提出偏正态分布来衡量高阶矩的影响,能充分考虑偏度与协偏度,同时处理“肥尾”的影响;Campbell R等(2004偏正态分布估计高阶矩的影响,贝叶斯方法处理收益分布的参数不确定性情况,在上述基础之上处理最优化问题。
Konno,Yamazaki(1991)用期望绝对偏差刻画风险,建立了一个资产组合选择的线性规划模型,被称为均值-绝对偏差模型。该模型如同均值-方差模型那样也发展成均-下半绝对偏差模型;Young(1998)以资产组合收益的最小顺序统计量作为风险度量利用极大极小规则建立了一个资产组合选择的线性规划模型;Cai(2000用资产组合项资产收益中的最大期望绝对偏差来刻画风险,建立了一个资产组合选择的线性规划模型并给出了解析解。
同时,Roy(1952)提出了“安全首要模型”(Safety-First Portfolio Theory),将投资组合的均值和方差作为一个整体来选择,尤其是他提出以极小化投资组合收益小于给定的“灾险水平”的概率作为模型的决策准则,为后来的VaR(Value at Risk)等方法提供了思路。
Tobin(1958)提出了著名的“二基金分离定理”:在允许卖空的证券组合选择问题中,每一种有效证券组合都是一种无风险资产与一种特殊的风险资产的组合。
在Markowitz等人的基础上,Hicks(1962)的“[[组合投资的纯理论]”指出,在包含现金的资产组合中,组合期望值和标准差之间有线形关系,并且风险资产的比例仍然沿着这条线形的有效边界这部分上,这就解释了Tobin的分离定理的内容。Wiliam.F.Sharpe(1963)提出“单一指数模型”,该模型假定资产收益只与市场总体收益有关,从而大大简化了马柯维茨理论中所用到的复杂计算。
马柯维茨的模型中以方差刻画风险,并且收益分布对称,许多学者对此提出了各自不同的见解。
Mao(1970);Markowit(z1959);orter(1974);Hogan,Warren(1974);Harlow(1991)等认为下半方差更能准确刻画风险,因此讨论了均值一半方差模型。
Konno和Suzuki(1995)研究了收益不对称情况下的均值-方差-偏度模型,该模型在收益率分布不对称的情况下具有价值,因为具有相同均值和方差的资产组合很可能具有不同的偏度,偏度大的资产组合获得较大收益率的可能性也相应增加。Athayde,Flores(2002)考虑了非对称分布条件下的资产配置情况:在前两阶奇数矩限定的情况下,分别最小化方差与峰度并将其推广到最小化任一奇数矩阵;Jondeau,Rockinger(2002)在投资者效用函数为常数相对风险厌恶(CRRA)效用函数的假定下将期末期望收益Taylor展开取前4阶高阶矩,运用一阶条件来最优化资产配置;Jondeau,Rockinger(2005)考虑收益率的联合非正态分布和时变特征,包括了波动聚集性、非对称和肥尾特征。将期末期望收益Taylor展开并取前4阶高阶矩,运用一阶条件来最优化资产配置;Sahu等(2001,2003)提出偏正态分布来衡量高阶矩的影响,能充分考虑偏度与协偏度,同时处理“肥尾”的影响;Campbell R等(2004偏正态分布估计高阶矩的影响,贝叶斯方法处理收益分布的参数不确定性情况,在上述基础之上处理最优化问题。
Konno,Yamazaki(1991)用期望绝对偏差刻画风险,建立了一个资产组合选择的线性规划模型,被称为均值-绝对偏差模型。该模型如同均值-方差模型那样也发展成均-下半绝对偏差模型;Young(1998)以资产组合收益的最小顺序统计量作为风险度量利用极大极小规则建立了一个资产组合选择的线性规划模型;Cai(2000用资产组合项资产收益中的最大期望绝对偏差来刻画风险,建立了一个资产组合选择的线性规划模型并给出了解析解。