【投资】动态投资组合选择模型
投资组合选择模型的发展中,可以看出理论界对于投资组合中收益与风险的认识与度量不断加深。但这些模型对于投资组合选择问题的考量都是基于静态或单阶段的,然而在实践中,投资行为却往往是动态的和长期的。因此,将时间与不确定性相联系,分析动态过程的投资问题,并在模型中考虑到投资者在每个阶段之初根据上一阶段的情况调整投资策略,来适应收益率的变化和不确定因素带来的波动,成为动态投资组合选择模型的主要问题。
随机规划是在不确定条件下解决决策问题的有力分析方法,针对随机规划中对随机变量的不同处理方案,随机规划可以分为三类:第一种也是最常见的一种方法,取随机变量所对应函数的数学期望,从而把随机规划转化为一个确定的数学规划,这种在期望值约束下,使目标函数的期望达到最优的模型通常称为期望值模型;第二种由Charnes和Cooper提出,主要针对约束条件中含有随机变量,且必须在观测到随机变量的实现之前作出决策的问题,其解决办法是允许所作决策在一定程度上不满足约束条件,但该决策应使约束条件成立的概率不小于某一置信水平;第三种由Liu提出,其主要思想是使事件实现的概率在不确定环境下达到最大化的优化问题。
Mossin于1968年首先提出多阶段投资组合问题,用动态规划的方法将单阶段模型推广到多阶段的情况,但由于不能直接用动态规划方法求解,始终未能得到象单阶段一样形式的解析解,直到Li等在2000年用嵌入的思想方法得到了多阶段均值—方差投资组合选择问题的解析最优有效策略和有效前沿的解析表达式。
近年来,随着计算技术和信息技术的发展,随机规划的方法在动态投资组合选择的研究和实践中取得了很多成果。如:Kallberg、White 和Ziemba提出了投资组合选择随机规划模型的一般理念;Kusy和Ziemba将随机规划模型应用于银行的资产负债管理;Kouwenberg介绍了用于资产负债管理的随机规划的一般模型及相应的情景生成方法;Frank Russell公司和Yasuda保险公司开发的多阶段随机规划模型,以多重周期的方式确定最优化投资策略,并将其运用于财产与意外保险领域;Towers Perrin公司开发了CAP:Link 系统以帮助其客户了解涉及资本市场投资的风险与机会等。
随机规划模型通过构造代表不确定性因素未来变动情况的情景树,作为状态输入,将决策者对不确定性的预期加入到模型中,可以将诸多市场与环境因素加入多阶段投资组合选择模型中,具有很大的灵活性和很强的应用性。但随机规划模型由于其求解的难度会随模型考虑的范围和考虑的阶段数的增加而急剧增加,因此对算法的依赖程度较大。
随机规划投资组合选择模型是建立在对利率、通货膨胀率、投资收益率等随机变量的参数化基础上,建立模型,找出最佳的投资组合,其步骤为:生成未来经济元素,包括利率、股市、债券等证券市场收益率、通货膨胀率等;根据研究对象的特征,研究其现金流量;选择目标函数和约束条件,建立随机规划模型;将步骤、中产生的随机参数值载入模型求解,解释其涵义并加以改进;对投资组合进行决策。