申飞飞　杨柳

摘 要 针对债券投资组合中的风险度量难题， 用CVaR作为风险度量方法， 构建了基于CVaR的债券投资组合优化模型. 采用历史模拟算法处理模型中的随机收益率向量， 将随机优化模型转化为确定性优化模型， 并且证明了算法的收敛性. 通过线性化技术处理CVaR中的非光滑函数， 将该模型转化为一般的线性规划模型. 结合10只债券的组合投资实例， 验证了模型与算法的有效性.

关键词 CVaR；债券投资；收敛性分析；历史模拟法；随机优化

中图分类号 F832.8 文献标识码 A

1 引 言

美国经济学家Mayers在1984年提出了著名的Pecking Order理论， 认为公司在融资时将优先考虑使用内部融资， 然后是采用债券融资， 最后才考虑股权融资. 债券融资之所以优于股权融资是因为它可以避免稀释股东权益， 并且可以降低税收负担. 近年来， 我国债券市场进入了快速发展时期，债券投资成了许多投资机构及投资者的一种重要投资产品. 然而， 债券市场和其他证券市场一样也会面临许多风险， 并且随着债券投资比重的增加， 其风险越来越不容忽视. 因此， 如何对债券市场的风险进行准确度量和有效管理， 从而实现债券投资的最优投资组合已成为投资机构和研究人员的重要课题.

对于债券投资组合问题， 投资者或研究人员通常选取若干个具有不同到期日的债券进行投资， 构建利润风险型的优化模型， 通过求解模型得到资金投资最优分配比. 自1952年美国经济学家MarKowitz“证券投资……