金融资产配置中面板数据动态因子模型研究

The proposed research focuses on the dynamic construction strategy of the security portfolio by exploring a dynamic factor model in financial asset allocation with its construction and estimation. We consider not only the specific performance of the time-varying volatility in multivariate stochastic volatility models of large-scale financial assets, but also bring potential factors' conditional heteroskedasticity into the dynamic factor model to improve the prediction of high-dimensional panel data portfolio. The project includes four parts. The first part discusses constructing a dynamic factor model using panel data in financial asset allocation. The second part is the model estimation and test. The third part focuses on how the serial correlation and cross-section correlation that may exist in panel data effect on the dynamic factor model. The last part shows the results of applying this model integrated with time-varying volatility to the dynamic asset allocation in China's capital market. All in all, this project theoretically solves the problem that how to construct a dynamic factor model with high-dimensional data in financial asset allocation, and practically applies the model in large-scale financial asset allocations according to the differences of the financial assets.?We believe that this project will provide a new method of constructing a large-scale financial asset portfolio and a scientific basis for investment institutions and capital managers on reaching their investment decisions.

本项目通过金融资产配置中动态因子模型的设定和估计，研究证券投资组合的动态构建策略。考虑大量金融资产多元随机波动模型中时变波动性的具体体现，并将潜在因子的条件异方差引入动态因子模型中，增强高维面板数据投资组合的预测效果。主要研究内容包括：第一，金融资产配置中面板数据动态因子模型的构建；第二，所建立的动态因子的估计和检验；第三，金融面板数据可能存在的序列相关和截面相关对模型构建的影响；最后，将包含时变波动性的模型运用中国资本市场金融资产的动态配置实证研究中。通过本项目的研究，从理论上解决动态因子模型在高维金融资产配置中的构建问题。结合金融资产的特点，将理论模型运用于大规模金融资产的实际配置中，最终结果可为机构投资者和国有大笔资金的管理者投资决策提供科学方法。

在本项目中我们主要研究了如下两方面问题： .1、研究面板数据及高频金融数据的模型推广。以面板数据动态因子模型，尤其是高维面板数据因子面板随机波动模型为基础，探索面板数据动态混合双因子模型、部分线性模型、非参数模型等复杂模型的估计和检验以及高维降维问题。结合金融高频数据，研究数据内部特征及因子表示。.2、金融资产配置中动态因子模型的应用。金融资产配置需要从分析宏观金融数据、金融市场数据、金融高频数据、固定收益证券数据等数据类型出发，研究金融数据的期望收益和隐含风险。通过构建合理的证券投资组合，优化金融资产配置，提高资产收益，从而合理地进行投资决策。.通过研究，我们从宏观经济因子、微观经济因子和统计因子等多维度考虑因子模型的具体形式，提出了混合双因子模型、随机波动因子模型和受限因变量因子模型等一系列面板数据因子模型的估计和检验方法。在金融资产配置的应用分析中，由于充分考虑到了金融市场内、外部因素，具有较好的实用价值。.项目组成员以理论研究为基础，以应用为导向，其中的很多方法可以进一步用于分析复杂数据，特别是复杂金融数据的资产投资组合构建，为进一步研究系统性金融风险奠定了坚实的理论基础。我们加大对经济管理领域中的复杂数据模型及分析方法的研究力度，并取得了初步研究成果。