资产组合理论

问题表述:

假设对于

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_优化问题

种资产,收益率期望为矢量

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_方差_02

,协方差矩阵为

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_资产组合理论Python代码_03

。要求在给定期望

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_最优化_04

时通过选取投资权重

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_优化问题_05

使得投资组合的方差

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_优化问题_06

最小化。亦即优化问题为    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_优化问题_07

    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_方差_08

求解这个优化问题,构造

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_最优化_09

    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_最优化_10

其中

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_优化问题_11

是不定乘子,对

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_方差_12

取微分得到极值条件    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_资产组合理论Python代码_13

    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_方差_14

    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_方差_15

由第一式解出

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_优化问题_16

代入后两式得到    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_优化问题_17

这是一个典型的线性方程,我们令

    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_最优化_18

注意到这个矩阵由证券的固有性质完全决定,与组合无关。由此可以直接得到两个不定乘子为

    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_资产组合理论Python代码_19

    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_方差_20

这样

    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_优化问题_21

若定义两个证券固有向量

    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_优化问题_22

    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_最优化_23

则最优解可以表示为

    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_资产组合理论Python代码_24

正如所预期的那样,不难发现

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_资产组合理论Python代码_25


资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_资产组合理论Python代码_26

,这表明

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_方差_27

的各分量之和为0,代表一个具有单位正期望的无成本对冲组合,

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_方差_28

则是一个0期望的资产配置权重向量。由此可以得到对应的最小方差为    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_优化问题_29

全局最小方差出现在

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_最优化_30

处,利用上面

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_最优化_31

的性质和表达式可以很方便的算得    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_方差_32

从而得到全局最小方差组合为

    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_优化问题_33

由此得到全局最小方差为

    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_最优化_34

由于最优组合具有线性形式

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_资产组合理论Python代码_35


资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_资产组合理论Python代码_36

。这表明两个最优组合

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_资产组合理论Python代码_37

的再组合

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_方差_38

仍然是一个最优化组合,只是对应的期望修改成为

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_最优化_39

。有效边界在

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_优化问题_40

平面上画出一条双曲线

 

现在考虑引入一种无风险资产,之所以专门另列出来,在于其特殊性。第一,其收益率的方差为0,第二,其收益率与其它资产的相关系数为0。即,其收益率是当前就可以确定的量。这时我们的最优化问题可以表述为

    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_方差_41

    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_方差_42

其中

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_方差_43

是无风险利率,约束等式可以改写为

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_方差_44

,比较原先风险资产的最优化问题,不难发现这无非是在原来的问题中作代换    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_优化问题_45

    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_最优化_46

    

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因此可以依照原来的问题略加修改得到

    

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_方差_48

    

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资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_最优化_50

于是注意到夏普比率

资产组合理论Python代码 资产组合理论应用_方差_51

为一个常数,从而这是一条直线方程。这与我们的直觉相符,因为我们无非是试图选取有效风险组合中夏普比率最大的资产来配置。可以证明上述直线正好是有效前沿边界的切线,但是这在直觉上是显而易见的。