基于系统性偏度约束的证券组合选择机理及实证研究

In recent years it has recieved much more attention both in acdemia and practice that portfolio selection and its performance are severely impacted by the features of asymmetric distribution for stock returns and asymmetric correlation between different stock returns. Considering that systematic skewness can effectively capture the features of both asymmetric distribution and asymmetric correlation for stock returns, this project focuses on portfolio selection mechanisms as well as the investor's hedging behaviour through analyzing the property of selected portfolios by incorporating a systematic skewness constraint into the portfolio selection process within modern portfolio theory. Using Chinese/world market data, a comprehensive empirical analysis is also involved. Our contributions are two folds, first, we reveal the portfolio selection mechanism by building and solving portfolio selection model in the presence of a systematic skewness constraint, which extends the modern portfolio theory; second, by analyzing and comparing portfolio performance with and without systematic skewness constraint, it lends suport to investors who can allocate assets and control risk to obtain diversification benefits to the greatest extent by dynamically adjusting the systematic skewness for portfolio according to the changes of market environment.

近年来，证券收益率的"非对称分布特征"以及证券收益率之间"非对称相关性特征"对证券组合选择及组合业绩的影响在学术界和业界都已受到关注。本课题基于"系统性偏度能有效抓住证券收益率的'非对称分布特征'以及证券收益率之间'非对称相关性特征"的考虑，将系统性偏度风险纳入投资者证券组合选择的过程，以现代投资理论和方法为基础，系统深入地研究了系统性偏度约束下投资者证券组合选择机理及其背后所反映的应对市场风险的行为，并利用中国/国际数据进行实证分析。本研究的主要贡献在于：1. 通过建立和求解系统性偏度约束下的证券组合选择模型，揭示系统性偏度约束下投资者证券组合选择机理，拓展现代投资理论；2. 通过实证研究分析和比较带和不带系统性偏度约束的组合的业绩，为投资者随市场行情变化而合理配置资产和控制风险，最大程度地获取投资利益提供证据支持。

由于证券收益率非对称分布特征以及证券收益率之间非对称相关性特征的呈现，Markowitz（1952）均值方差证券组合选择模型由于会低估组合的下方风险进而遭到很多的质疑。本课题将系统性偏度风险纳入投资者证券组合选择过程，建立并求解系统性偏度约束下的证券组合选择模型，通过分析带有系统性偏度约束的有效组合的性质，揭示投资者选择证券组合的机理及其背后所反映的投资者应对市场风险的行为；并实证分析了各种由理论研究结论所引申出来的投资策略的有效性。.我们的研究有三个重要发现：1）系统性偏度约束下最优资产组合中风险资产的选择反映了投资者对冲系统性偏度风险的投资行为，且实现系统性偏度约束的目标是以牺牲投资组合的均值方差效率为代价。2）提出并实证检验了基于 (α, H)的投资策略的有效性：相对于等权策略和最小方差策略，基于(α, H)的投资策略能为投资者带来更高的收益水平和夏普比率；此外，(α, H)组合的选择对这种投资策略的业绩产生重要影响。3）提出将最小方差组合和等权组合进行组合，并考察了组合策略的有效性：将最小方差组合和等权组合进行适当组合既可以带来比等权组合更高的样本外夏普比率，又可以带来比等权组合更低的风险水平；最优的组合系数会受到所有影响参数估计误差的那些因素的影响，这些因素包括用来估计参数的样本规模、参数估计方法、卖空约束以及考察样本外业绩的时间长度。