基于信息熵的分级基金组合风险研究

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1、基于信息熵的分级基金组合风险研究　　　　摘要：本文以2015年6月至2016年8月交易量较大的40支分级基金为样本，论证如何通过“三维熵模型”来对分级基金组合面对的风险进行度量，并挑选出合适的分级基金形成证券投资组合，结合现代投资理论中的均值―方差模型进行投资组合优化。为论证该理论的有效性和预测性，结合沪深300指数以2016年9月1日至9月30日的日收盘价数据对这些分级基金组合的收益和VaR风险进行对比分析，结果显示经过风险度量构建的分级基金组合在投资风险更小的情况下有更高、更稳定的收益。下载论文网

2、/3/　　关键词：信息熵；分级基金组合；风险管理　　中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：1674-2265（2018）03-0050-06　　DOI：//　　一、引言　　金融市场对稳定经济社会发展具有重要的基础作用，然而，在金融市场运行中存在着大量不确定性因素，金融风险的不确定性导致风险管理工具很难对风险进行有效测度。因此寻找高效且能够应对金融市场变动的风险管理工具成为投资管理领域尚待解决的难题。投资者保证收益需要管控风险，由于未来的不确定性，不变的投资组合无法追踪风险变化状况，因此需要建立一

3、个能够在完整投资周期内调整和评估的机制，加入时间因素动态调整投资组合可以在风险发生变化的较长时间内实现投资目标。投资组合想要获得可持续性合理收益，对风险评估、风险度量和风险管理也必须不断更新。　　二、文献综述　　风险管理作为一门新兴和前沿的管理科学，起源于19世纪30年代的美国。进入20世纪90年代，伴随资产证券化在全球范围内兴起，风险证券化也开始被引入风险管理的研究领域中。　　G30集团1993年发表了名为《衍生产品的实践和规则》的报告，正式提出了度量市场风险的VaR模型（“风险估价”模型）。屠新曙

4、（1999）全面介绍了现代投资组合相关理论。Christoffersen等人（2001）从统计的角度证实了以VaR作为系统标准化工具进行风险管理的模型相比其他风险管理方式更优。Bong-GyuJang1a（2016）使用高频数据，实证研究了在VaR风险约束下如何对投资组合比例进行优化。Parlapiano（2017）基于VaR提出了一种新的评估方法研究汇率市场和股票市场，论证了在这个市场中面临的主要风险及其脆弱性。　　熵是由德国物理学家克劳修斯（Clausicus）在1864年最早提出的，主要用来定量

5、解释热力学，随着研究深入，熵这一概念相继被引入统计学、信息论、风险管理等学科领域。李华和李兴斯（2005）在研究证券投资组合时引入了熵优化原理，并对马科维茨模型进行了一些改进，从而建立了一个新的投资组合模型。董雪?[等（2011）用信息熵代替方差度量风险提出最小信息熵―最大增值熵模型。郑承利和陈燕（2014）在Artzner等人一致性风险测度表现定理的框架下，以一）数据选取　　从上海证券交易所和深圳证券交易所上市的分级基金中选择比较有代表性的40只分级基金（20只分级基金A和20只分级基金B）作为研究

6、样本。综合考虑众多影响因素，选取2015年6月5日至2016年8月31的日收盘价数据作为网络训练数据，2016年9月1日至2016年10月28日的日收盘价数据度量效果验证数据。网络训练数据用来构建基于信息熵改进的“三维熵”式决策模型，挑选出10只“三维熵”风险最小的分级基金，用均值-方差模型对这10只分级基金构建分级基金组合并进行系数优化，再根据优化结果，借用2016年9月1日至2016年9月30日日收盘价数据进行效果验证，实证“三维熵”式决策模型决策的科学性和有效性，数据来源于万得资讯。　　在该模型

7、中，保底风险[R（2）i]的计算需要用到无风险利率[r0]，无风险利率一般考虑为同期银行一年定期存款利率%，这里我们取日利息[r0]=%；基于股指在同期的表现，考虑超利年利率为10%，取R=%。[Pri　　根据基于信息熵的“三维熵”风险模型，还需要计算出形状位置风险、保底风险、超利风险。结合这几种风险进行选择的分级基金组合可以在承担最小风险的前提下最大限度获得利润。计算结果如表4。　　从模型的构建上可以看出，形状位置风险分别代表了形状风险和位置风险，通过计算我们发现分级基金A的形状位置风险基本为负，这

8、也说明了分级基金风险值比较低，投资分级基金B是在高风险的情况下带来的高收益，这两种情况同实际情况非常吻合，也?f明了该理论的科学性和有效性。保底风险和超利风险是完全一致的，究其原因是由于分级基金A和分级基金B在每个交易日的波动幅度都比较大，保底风险和超利风险所采用的值虽然在年化收益上区别比较大，但是将这种收益换算为日收益的话，相差非常小，这就说明了其一致性。基于以上分析，我们可以给予如下投资建议：如果投资者风险承受能力比较强，可以选择超利风险较小的分级基