張 鵬
(武漢科技大學(xué) 管理學(xué)院,武漢 430081)
假設(shè)有n種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)可供選擇,Rit表示第t期第i種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率(隨機(jī)變量),其均值rit=E(Rit),協(xié)方差矩陣為=COV(Rit,Rjt),i,j=1,2,…,n,t=1,2,…,T,Gt為半正定矩陣;rft表示第t期無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率。xit表示第期初第i種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資比例,ait和vit分別表示第t期第i種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的購(gòu)買和賣出量,表示第t期第i種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資比例,i=1,2,…,n。c(ait)和c(vit))分別表示第t期第i種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)購(gòu)買和賣出的單位交易成本,S0和St分別表示第0期和第t期財(cái)富增加的倍數(shù)。
rpt表示第t期投資組合的期望收益率,其表達(dá)式為:
金融市場(chǎng)存在各種不同的摩擦,如交易成本和交易量限制等。不同的投資者在不同的環(huán)境下其交易量具有不同的限制,而且交易成本函數(shù)也具有不同的類型。本文提出具有交易成本和交易量限制的均值—?jiǎng)討B(tài)方差多階段投資組合模型如下:
其中,S0=1,ST在終期增長(zhǎng)財(cái)富最大值和最小值之間取值,βt(βt>0)為各期風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重因子。狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程可以改寫為:
在模型(4)中,第一個(gè)約束條件表示第t-1和第t期末財(cái)富變化的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程;第二個(gè)約束條件表示第i種資產(chǎn)的購(gòu)買量不能超過(guò)其它資產(chǎn)的擁有量,即投資過(guò)程不允許買空,也就是說(shuō)不能借錢購(gòu)買;第三個(gè)約束條件表示第i種資產(chǎn)的不允許賣空,即借股票賣;第四個(gè)約束條件表示不允許同時(shí)購(gòu)買和賣出同一資產(chǎn)。模型(4)的經(jīng)濟(jì)含義是指,在滿足上述四個(gè)約束條件的前提下,投資者應(yīng)如何分配各種資產(chǎn),使投資組合的總風(fēng)險(xiǎn)最小。模型(4)中的目標(biāo)函數(shù)滿足可分離性。
定理 當(dāng)存在交易成本時(shí),模型(4)的第四個(gè)約束條件是恒成立的。
證明:要使得目標(biāo)函數(shù)βtft中方差ft最小,必須使得Ipt盡量小。當(dāng)Ipt不變時(shí),若ait≠0和vit≠=0時(shí),投資組合交易成本要大于ait≠0和vit=0以及ait=0和vit≠0兩種情況,則此時(shí)的xit+ait-vit變大,即方差ft變大。因此,為了使目標(biāo)函數(shù)βtft最小化,不可能出現(xiàn)ait≠0和vit≠0,即aitvit=0,也就是說(shuō)模型(4)的第四個(gè)約束條件是恒成立的,可以刪除該約束條件。即,當(dāng)存在交易成本時(shí),同時(shí)買賣等量的同種產(chǎn)品不會(huì)增加收益,但會(huì)增加總的風(fēng)險(xiǎn)。
離散近似迭代法的基本步驟[6]:
(1)計(jì)算每一階段狀態(tài)變量的最大值和最小值,將狀態(tài)變量按照從小到達(dá)離散成4等份,即形成5個(gè)值。
若m為充分小的數(shù)和M為充分大的正數(shù),每階段狀態(tài)變量的最小值和最大值分別按照下面方法確定:將模型(4)第t階段優(yōu)化可以轉(zhuǎn)化為:
運(yùn)用線性規(guī)劃的旋轉(zhuǎn)算法[7,8,9]可以計(jì)算出模型(6)和模型(7)的最優(yōu)解,也可以計(jì)算出相應(yīng)的Ipt,即得到了Ipt的最小值bt和最大值at。則ST的最小值和最大值分別為(1+bt)和1+at)。
(2)運(yùn)用不等式組的旋轉(zhuǎn)算法求出不同狀態(tài)值所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值,并構(gòu)造多階段有向賦權(quán)圖。
(3)運(yùn)用極大代數(shù)方法求出多階段有向賦權(quán)圖的最短路[10,11];若第k+1次最短路的路長(zhǎng)F(k+1)與第k次最短路路長(zhǎng)F(k)的差小于等于 ε(ε≤10-6),則停止迭代,此時(shí)最短路路長(zhǎng)為 F(k+1);否則。
(4)在上述最短路的基礎(chǔ)上繼續(xù)迭代。將第k+1次最短路的每階段的狀態(tài)值與該階段狀態(tài)值的最小值和最大值分別等分成2等份并轉(zhuǎn)(2)。
從上證50中選擇6只權(quán)重股票,分別為S1(武鋼股份,600005)、S2(民生銀行,600016)、S3(中國(guó)聯(lián)通,600050)、S4(上海汽車,600104)、S5(中國(guó)平安 601318)、S6(方正科技,600601),以2006年4月1日至2008年9月30日每一季度末收益率為樣本數(shù)據(jù),如表1所示(數(shù)據(jù)來(lái)源于廣發(fā)證券至強(qiáng)版基本資料數(shù)據(jù)庫(kù))。 假設(shè)模型(7)中的 βt=1,計(jì)算誤差 ε=10-6,買賣交易成本函數(shù)均為cit(xit)=0.008|xit|,t=1,…,3時(shí),文中采用加權(quán)移動(dòng)平均法估計(jì)6種股票未來(lái)兩階段的收益率。當(dāng)ST分別在終期財(cái)富最大值和最小值之間取不同的值時(shí),均值—?jiǎng)討B(tài)方差三階段投資組合的最優(yōu)投資策略分別為多少?
解:采用加權(quán)移動(dòng)平均法估計(jì)6種股票未來(lái)兩階段的收益率。運(yùn)用不等式組的旋轉(zhuǎn)算法計(jì)算出第一階段、第二階段和第三階段投資組合凈期望收益率的最大值和最小值Ip1max=0.1510,Ip1min=0.0518,Ip2max=0.1510,Ip2min=0.0484,Ip3max=0.1505,Ip3min=0.0515,則終期財(cái)富S3的最大值和最小值分別為1.5241和 1.1595。 以下計(jì)算 S3分別為 1.1595、1.2560、1.3417、1.4328和1.5125所對(duì)應(yīng)的最優(yōu)投資策略:
(1)S3=1.1595
第一階段的最優(yōu)投資策略為 a11=a21=0,a31=0.7638,a41=0.0615,a51=0,a61=0.1748,vit=0
第二階段的最優(yōu)投資策略為不進(jìn)行任何買賣
第三階段的最優(yōu)投資策略為a13=0,a23=0,a33=0.0020,a43=a53=a63=0,v13=v23=v33=v53=0,v43=0.008,v63=0.0013。
(2)S3=1.2560
第一階段的最優(yōu)投資策略為 a11=a21=0,a31=0.7638,a41=0.0615,a51=0,a61=0.1748,vi1=0
第二階段的最優(yōu)投資策略為不進(jìn)行任何買賣
第三階段的最優(yōu)投資策略為a13=0.7469,a23=0.2059,a33=a43=0,a53=0.0472,a63=0,v13=v23=0,v33=0.7658,v43=0.0607,v53=0,v63=0.1735。
表1 6種股票3年的季度收益率 (%)
(3)S3=1.3417
第一階段的最優(yōu)投資策略為a11=a21=a31=0,a41=0.5166,a51=0,a61=0.4834,vi1=0
第二階段的最優(yōu)投資策略為a12=1,a22=a32=a42=a52=a62=0,v12=v22=v62=0,v32=0.7638,v42=0.0615,v52=0.1748
第三階段的最優(yōu)投資策略為a13=a33=a63=0,a23=0.3393,a43=0.1076,a53=0.270,v13=0.7339,v23=v33=v43=v53=v63=0。
(4)S3=1.4328
第一階段的最優(yōu)投資策略為a11=1,a21=a31=a41=a51=a61=0,vi1=0
第二階段的最優(yōu)投資策略為不進(jìn)行任何買賣
第三階段的最優(yōu)投資策略為a13=a33=a63=0,a23=0.3891,a43=0.5255,a53=0.0814,v13=0.9961,v23=v33=v43=v53=v63=0。
(5)S5=1.5241
第一階段的最優(yōu)投資策略為a11=1,a21=a31=a41=a51=a61=0,vi1=0
第二階段的最優(yōu)投資策略為不進(jìn)行任何買賣
第三階段的最優(yōu)投資策略為不進(jìn)行任何買賣。
依照同樣的方法,可以很快地計(jì)算出不同ST所對(duì)應(yīng)的各階段最優(yōu)投資策略。
本文綜合考慮金融市場(chǎng)的實(shí)際情況,提出具有交易成本和交易量限制的均值—?jiǎng)討B(tài)方差多階段投資組合模型,并運(yùn)用離散近似迭代求解,為求解多階段投資組合提出了一種新的思路。最后,以一個(gè)具體的算例驗(yàn)證了算法的有效性。離散近似迭代方法較好地解決了多階段投資組合的 “維數(shù)災(zāi)”問(wèn)題,還有助于求解連續(xù)型動(dòng)態(tài)規(guī)劃問(wèn)題、隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃問(wèn)題和序貫決策問(wèn)題,具有較大的應(yīng)用前景。筆者認(rèn)為,以下兩點(diǎn)值得進(jìn)一步研究:(1)根據(jù)市場(chǎng)的實(shí)際情況,研究其它風(fēng)險(xiǎn)度量方法的多階段投資組合優(yōu)化;(2)研究終止時(shí)間不確定的多階段投資組合優(yōu)化的計(jì)算方法。
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