《Forward-Looking與Backward-Looking相結合的投資組合管理》是依託中山大學，由朱書尚擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：Forward-Looking與Backward-Looking相結合的投資組合管理
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：朱書尚
- 依託單位：中山大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
投資組合管理的研究從最佳化決策的角度來說，已經得到了很好的發展。然而，資產收益預測作為決策的基礎，與投資組合最佳化貫穿一體的研究卻未得到很好的探索。本項目擬研究（1）Forward-Looking和Backward-Looking相結合的方法生成對資產收益的預測，考慮到Forward-Looking方法對應的逆問題具有多解的不確定性，將構建穩健投資組合最佳化問題；（2）基於有用信息稀缺性和信息來源的多樣想，建立基於混合分布模型的學習型預測方法並融入投資者觀點，在此基礎上構建穩健的投資組合問題。（3）考慮崩潰風險指標下的非線性對沖組合模型和最佳化方法，為避免系統風險發生時造成巨大損失提供決策模型和方法。
結題摘要
金融市場上的投資選擇和風險管理是面向未來的決策，主要面臨的困難在於預測的精度和決策的優度。因此，如何儘可能多並有機地利用各種渠道的信息進行預測，並在此基礎上構建最優的策略是金融理論和方法研究中的一個主要方面。要做到這一點，數學上必須將數理統計和最最佳化方法有機結合，但僅僅如此還遠遠不夠，還需要對金融市場運行機制和金融工具定價機制進行深入研究和有機整合。沿著這一基本思路，本項目立足於投資決策和風險管理的國際前沿和中國實際套用場景，遵循並拓寬了項目原有研究方案和技術路線，取得了如下7個方面的具有較強創新性的研究成果：（1）為收益分布預測構建了一個基於的混合分布模型和貝葉斯學習的理論框架，為有機融合各種信息、指導投資決策和風險管理提了新方案；（2）為投資組合和風險管理管理提供了非參數、集值情景等理論上可靠、計算上高效的穩健方法；（3）為債券組合管理提出多參數“久期-凸性”免疫模型，彌補了文獻中對多參數凸性免疫研究的空白；（4）為崩潰風險的對沖最佳化設計了理論上合理、計算上高效的模型和算法；（5）對我國股票市場的金融傳染現象進行了研究，部分釐清了我國股票市場風險傳染機制和網路特徵；（6）將B-L模型推廣到容許異質性投資者存在的市場，為收益預測提供了新的途徑。（7）建立了“均值-CVaR”時間一致性動態投資決策機制，豐富了動態投資決策前沿研究。綜上所述，該項目的研究成果在實踐上為投資決策和風險管理提供了新的框架、思路和方法，在理論上為金融決策和風險管理，以及金融市場的運行機制提供了新的研究範式和洞見。
