作者：黄金波; 李仲飞; 邹新月增强指数下偏矩非参数估计凸优化
摘要：增强指数模型旨在用少量的成份股构建指数跟踪组合,以期在跟踪指数趋势的同时获取高于指数平均收益的超额收益.当市场指数下跳时,跟踪组合会跟随指数趋势而产生巨额损失,因此有必要在传统的增强指数模型中加入下端风险约束,以阻止跟踪组合随指数下跳的风险.下偏矩(lower partial moment,LPM)作为下端风险度量工具,具有良好的理论性质且涵盖了损失概率、期望损失、下半方差等经典度量方法,因此本文构建LPM约束下的增强指数模型.该模型有三个特点:第一,具有更加一般的目标函数且允许投资者根据自身的目标设置参数,通过调节模型中的权衡参数,模型可以退化到传统的指数复制模型和超额收益最大化模型;第二,加入非参数LPM约束,以控制跟踪组合的下端风险;第三,得到目标函数和非参数1-阶LPM的凸性,证明了基于非参数1-阶LPM约束的增强指数模型是凸优化问题.模拟和实证结果表明,本文的模型能够控制下端风险并获得超额收益.
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