图网络风险感知与稀疏低秩的组合管理策略

作     者：李爱忠 任若恩 董纪昌 Li Aizhong;Ren Ruoen;Dong Jichang

作者机构：山西财经大学财政与公共经济学院山西太原030006 北京航空航天大学经济管理学院北京100191 中国科学院大学经济与管理学院北京100190 

出 版 物：《中国管理科学》 (Chinese Journal of Management Science)

年 卷 期：2024年第32卷第4期

页      面：58-65页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 

基　　金：国家社会科学基金项目(23FTJB003) 

主　　题：高维稀疏网络 全面风险管理 低秩矩阵回归 非负矩阵分解 链路预测 

摘      要：资产的联动性具有很强的网络特性,其风险的传染、蔓延由简单的单向驱动关系逐步演化为网络式的循环互动关系。将风险的传染和溢出纳入投资组合优化配置的框架,深入研究资产的波动集聚效应、风险的网络传播效应以及非线性叠加效应,可为规避投资风险和全面风险管理提供新的视角和思路。本文通过高维稀疏低秩算法和基于图网络结构的熵不确定性网络风险模型,深入挖掘资产特征和捕捉其间的相依关系,运用核范数多目标矩阵回归的动态跟踪策略和自适应权重学习方法对不确定性环境下的投资组合进行优化配置,最终获得非线性风险叠加和高维稀疏低秩优化下资产组合的最优投资策略。研究发现,基于图网络结构的熵不确定性风险链路预测模型可以有效捕捉资产之间的非线性叠加效应和发现潜在风险点,稀疏、低秩优化组合能够高效地对高维资产进行选择,更好地集中配置优质资产,风险收益的均衡性更合理,组合性能更具优势,鲁棒性更强。实证结论对全面风险管理、量化组合分析、指数基金投资和风险资产定价具有重要指导意义。