“学海拾珠”系列之二百二十：基于混合转移分布的投资组合优化方法

敬请参阅末页重要声明及评级说明 证券研究报告 基于混合转移分布的投资组合优化方法 ——“学海拾珠”系列之二百二十 [Table_RptDate] 报告日期：2025-01-15 [Table_Author] 分析师：吴正宇 执业证书号：S0010522090001 邮箱：wuzy@hazq.com 分析师：严佳炜 执业证书号：S0010520070001 邮箱：yanjw@hazq.com [Table_CompanyReport] 相关报告 1. 《模糊性会引发处置效应吗？——学海拾珠系列之二百一十九》 2. 《国际主动型基金的持仓拥挤与业绩影响——学海拾珠系列之二百一十八》 3. 《回撤 Beta 与投资组合优化——学海拾珠系列之二百一十七》 4. 《国际股票市场中的因子动量与价格动量——学海拾珠系列之二百一十六》 5. 《基金中的策略背离、竞争与资金流动——学海拾珠系列之二百一十五》 6. 《如何通过技术指标预测市场波动性——学海拾珠系列之二百一十四》 7. 《战术性资产配置与宏观经济因素——学海拾珠系列之二百一十三》 主要观点： [Table_Summary] 本文采用有向加权金融网络，以更好地表征金融资产之间复杂的相互依赖关系。通过对道琼斯 30 指数、欧洲斯托克 50 指数和富时 100 指数的成分股进行实证分析，作者证明，使用局部同配性度量构建的投资组合在表现上始终优于基于经典均值-方差框架优化的投资组合。在多种模式和优化标准下观察到的绩效表现，凸显了基于网络度量在实现更高风险调整后收益的同时促进投资组合分散化的能力。回到国内市场，新颖的组合优化方法一直是投资者关心的话题，本文提出的网络同配性方法值得借鉴。 ⚫ 网络同配性对于投资组合优化的实质性改进 本研究揭示了局部同配性度量在投资组合优化中的优势。具体而言，基于所选节点总同配性的投资组合构建方法，相较于加权平均方法，展现出了更佳的表现。这一发现表明了总同配性在有效利用分散化优势方面的重要性。同时，出(out)-入(in)和入(in)-出(out)模式在所有度量中的卓越表现，凸显了连接不同影响因素资产的关键作用。此外，将局部同配性框架扩展到有向网络，为资产间的方向性影响提供了新视角。本研究采用根植于现代投资组合理论的优化标准，如最大二次效用和最大夏普比率方法，研究结果在这些基准上的出色表现，为实践者提供了创新性的投资组合管理工具，凸显了网络理论在财务成果优化中的实用价值。 ⚫ 混合转移分布模型局限性尚存 本研究仍存在一些局限性：混合转移分布（MTD）模型虽然能有效捕捉非线性依赖性，但其计算复杂性可能限制了在更大规模金融网络或高频数据集上的可扩展性。此外，对局部同配性度量的过分关注可能会忽视其他可能有助于优化投资组合的网络属性。 核心内容摘选自 R De Blasis, L Galati, F Petroni 于 2025 年在Quantitative Finance 上发表的论文《A mixture transition distribution approach to portfolio optimization》。 ⚫ 风险提示 文献结论基于历史数据与海外文献进行总结；不构成任何投资建议。 [Table_StockNameRptType] 金融工程 专题报告 [Table_CommonRptType] 金融工程 敬请参阅末页重要声明及评级说明 2 / 22 证券研究报告 正文目录 1 引言 ...................................................................................................................................................................................................... 4 2 模型 ...................................................................................................................................................................................................... 6 2.1 金融网络的构建 ......................................................................................................................................................................... 7 2.2 网络同配性 .................................................................................................................................................................................. 8 2.3 组合优化 ...................................................................................................................................................................................... 9 3 实证应用 ............................................................................................................................................................................................ 10 3.1 数据和样本 ................................................................................................................................................................................ 10 3.2 实证发现 ..