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題名 運用範數懲罰函數來建構資產組合:以國際股票市場為例
Constructing portfolios with norm penalty functions: a case study of international stock markets
作者 林怡君
貢獻者 顏佑銘
林怡君
關鍵詞 投資組合
全球股市
最佳化
效率
日期 2017
上傳時間 31-七月-2017 10:55:34 (UTC+8)
摘要 如何建構績效良好的投資組合一直是學界以及業界不斷研究的議題。以財務理論上來說,平均數-變異數投資組合法可說是建構投資組合一個基本的方法,但實際上它的表現受到諸多限制。例如當資產數目增加的情況下,平均數-變異數投資組合法需要估計的模型參數會大幅增加,間接地估計誤差也跟著上升。本文使用範數懲罰函數,結合平均數-變異數投資組合法,來建構最小變異數投資組合。本文以全球股市為標的,利用擴大視窗的方式估計出最小變異數投資組合之權重,以建構最小變異數投資組合,並比較其他不同投資組合的績效表現,探討最小變異數投資組合在資產數目增加的情況下,施加範數懲罰函數後,是否較不施加任何限制之投資組合為更有效率的投資組合。
參考文獻 1.李振婷(2015)。最小變異數投資組合在台灣股市之運用。未出版之碩士論文,國立政治大學,國際經營與貿易研究所系所。
2.林暐龍(2014)。基本價值加權法投資策略之應用台灣市場實證。未出版之碩士論文,國立政治大學,國際經營與貿易研究所系所。
3.許晉雄,(2010)。利用線性規劃法求解多期資產配置最佳化模式,計量管理期刊,第七卷第二期,第1-12頁。
4.張學勇,(2014)。學術通訊,中央財經大學金融學院金融學術研究會,第1期,第3-10頁。
5.郭維裕、徐政義,(2015)。淺談股價指數之編製理論與績效評估,臺灣證券交易所,第 647期,第54-65頁。
6.顏佑銘,(2015)。資產數目過大時,投資人該如何建構投資組合策略,政大商業評論,第2015期。
7.Caporin, Pelizzon, (2012). Market volatility, optimal portfolios and naïve asset allocations, 411-426.
8.C Yan, Zhang, (2016). Mean-variance versus naïve diversification: The role of mispricing. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 1-21.
9.DeMiguel, (2007). Optimal Versus Naive Diversification: How Inefficient is the 1/N Portfolio Strategy, The Society for Financial Studies, 1915-1953.
10.DeMiguel, Garlappi, Nogales, Uppal, (2009). A Generalized approach to portfolio optimization: Improving performance by constraining portfolio norms. Management Science, 798-812.
11.Jacobsn, Müller, Weber, (2013). How should individual investors diversify? An empirical evaluation of alternative asset allocation policies. Journal of Financial Markets, 62-85.
12.Maillet, Tokpavi, Vaucher, (2015). Global minimum variance portfolio optimization under some model risk: A robust regression-based approach. European Journal of Operational Research, 289-299.
13.Yen, (2015). Sparse Weighted-Norm Minimum Variance Portfolios, Review of Finance, 1-29.
14.Zakamulin, (2016). Superiority of optimized portfolios to naive diversification: Fact or fiction? Finance Research Letters, 1-7.
描述 碩士
國立政治大學
國際經營與貿易學系
104351037
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0104351037
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 顏佑銘zh_TW
dc.contributor.author (作者) 林怡君zh_TW
dc.creator (作者) 林怡君zh_TW
dc.date (日期) 2017en_US
dc.date.accessioned 31-七月-2017 10:55:34 (UTC+8)-
dc.date.available 31-七月-2017 10:55:34 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 31-七月-2017 10:55:34 (UTC+8)-
dc.identifier (其他 識別碼) G0104351037en_US
dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/111438-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 國際經營與貿易學系zh_TW
dc.description (描述) 104351037zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 如何建構績效良好的投資組合一直是學界以及業界不斷研究的議題。以財務理論上來說,平均數-變異數投資組合法可說是建構投資組合一個基本的方法,但實際上它的表現受到諸多限制。例如當資產數目增加的情況下,平均數-變異數投資組合法需要估計的模型參數會大幅增加,間接地估計誤差也跟著上升。本文使用範數懲罰函數,結合平均數-變異數投資組合法,來建構最小變異數投資組合。本文以全球股市為標的,利用擴大視窗的方式估計出最小變異數投資組合之權重,以建構最小變異數投資組合,並比較其他不同投資組合的績效表現,探討最小變異數投資組合在資產數目增加的情況下,施加範數懲罰函數後,是否較不施加任何限制之投資組合為更有效率的投資組合。zh_TW
dc.description.tableofcontents 第一章 緒論 7
 第一節 研究背景與動機 7
 第二節 研究目的 7
 第三節 研究架構 8
第二章 文獻探討 10
 第一節 早期理論基礎 10
 第二節 異同理論之文獻探討 11
第三章 研究方法 13
 第一節 WNMVP最佳化 14
 第二節 WNMVP之基本性質 14
 第三節 與其他標的投資組合的關係 16
第四章 實證資料 18
 第一節 樣本資料與描述 18
 第二節 參數設定 19
 第三節 績效評估方法 20
 第四節 實證結果 22
第五章 結論與建議 35
 第一節 研究結論與限制 35
參考文獻 36
zh_TW
dc.format.extent 1018476 bytes-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0104351037en_US
dc.subject (關鍵詞) 投資組合zh_TW
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dc.subject (關鍵詞) 效率zh_TW
dc.title (題名) 運用範數懲罰函數來建構資產組合:以國際股票市場為例zh_TW
dc.title (題名) Constructing portfolios with norm penalty functions: a case study of international stock marketsen_US
dc.type (資料類型) thesisen_US
dc.relation.reference (參考文獻) 1.李振婷(2015)。最小變異數投資組合在台灣股市之運用。未出版之碩士論文,國立政治大學,國際經營與貿易研究所系所。
2.林暐龍(2014)。基本價值加權法投資策略之應用台灣市場實證。未出版之碩士論文,國立政治大學,國際經營與貿易研究所系所。
3.許晉雄,(2010)。利用線性規劃法求解多期資產配置最佳化模式,計量管理期刊,第七卷第二期,第1-12頁。
4.張學勇,(2014)。學術通訊,中央財經大學金融學院金融學術研究會,第1期,第3-10頁。
5.郭維裕、徐政義,(2015)。淺談股價指數之編製理論與績效評估,臺灣證券交易所,第 647期,第54-65頁。
6.顏佑銘,(2015)。資產數目過大時,投資人該如何建構投資組合策略,政大商業評論,第2015期。
7.Caporin, Pelizzon, (2012). Market volatility, optimal portfolios and naïve asset allocations, 411-426.
8.C Yan, Zhang, (2016). Mean-variance versus naïve diversification: The role of mispricing. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 1-21.
9.DeMiguel, (2007). Optimal Versus Naive Diversification: How Inefficient is the 1/N Portfolio Strategy, The Society for Financial Studies, 1915-1953.
10.DeMiguel, Garlappi, Nogales, Uppal, (2009). A Generalized approach to portfolio optimization: Improving performance by constraining portfolio norms. Management Science, 798-812.
11.Jacobsn, Müller, Weber, (2013). How should individual investors diversify? An empirical evaluation of alternative asset allocation policies. Journal of Financial Markets, 62-85.
12.Maillet, Tokpavi, Vaucher, (2015). Global minimum variance portfolio optimization under some model risk: A robust regression-based approach. European Journal of Operational Research, 289-299.
13.Yen, (2015). Sparse Weighted-Norm Minimum Variance Portfolios, Review of Finance, 1-29.
14.Zakamulin, (2016). Superiority of optimized portfolios to naive diversification: Fact or fiction? Finance Research Letters, 1-7.
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