考虑下偏矩约束的增强指数模型

作     者：黄金波 李仲飞 邹新月 HUANG Jin-bo;LI Zhong-fei;ZOU Xin-yue

作者机构：广东财经大学金融学院广州510320 中山大学管理学院广州510275 

出 版 物：《管理科学学报》 (Journal of Management Sciences in China)

年 卷 期：2019年第22卷第12期

页      面：56-69页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71721001,1603058,71971068) 教育部人文社会科学研究项目(16YJC790033) 广东省自然科学基金资助项目(2016A030313656,2014A030310428,2014A030310305,2014A030312003) 广东省哲学社会科学规划项目(GD15YYJ06,GD15XYJ03) 

主　　题：增强指数 下偏矩 非参数估计 凸优化 

摘      要：增强指数模型旨在用少量的成份股构建指数跟踪组合,以期在跟踪指数趋势的同时获取高于指数平均收益的超额收益.当市场指数下跳时,跟踪组合会跟随指数趋势而产生巨额损失,因此有必要在传统的增强指数模型中加入下端风险约束,以阻止跟踪组合随指数下跳的风险.下偏矩(lower partial moment,LPM)作为下端风险度量工具,具有良好的理论性质且涵盖了损失概率、期望损失、下半方差等经典度量方法,因此本文构建LPM约束下的增强指数模型.该模型有三个特点:第一,具有更加一般的目标函数且允许投资者根据自身的目标设置参数,通过调节模型中的权衡参数,模型可以退化到传统的指数复制模型和超额收益最大化模型;第二,加入非参数LPM约束,以控制跟踪组合的下端风险;第三,得到目标函数和非参数1-阶LPM的凸性,证明了基于非参数1-阶LPM约束的增强指数模型是凸优化问题.模拟和实证结果表明,本文的模型能够控制下端风险并获得超额收益.