我国的私募基金产生于20世纪90年代,发展非常迅速并形成了一定的规模,有调查显示,目前我国私募基金的规模约为6000-7000亿元,占投资者交易资金的比重达到了30％左右,整体规模已经远远超过公募基金,在我国资本市场扮演着非常重要的角色。私募基金在我国具有广阔的发展前景和巨大的市场空间。因此,有必要对它的投资决策方式进行研究。 本文研究的目的在于如何构建私募基金的投资组合来辅助私募基金经理的投资决策。虽然私募基金和公募基金存在着的很多的区别,但是公募基金受到的投资限制较多是导致其投资组合模型与私募基金存在差别的最重要因素。 全文共分为五章: 第一章介绍了论文的研究背景、研究目的和意义以及本论文的研究思路和创新之处。 第二章概要介绍了私募基金的界定和在我国发展的一些情况,以加深对私募基金的理解,并说明了我国私募基金的发展问题和存在的风险。 第三章介绍了本文所用到的理论部分,包括了Copula理论、用B-J方法建立ARMA模型的过程和遗传算法的一些简要介绍。 第四章试图利用Copula理论对Markoviz的投资组合模型进行改进,并详细介绍了改进的投资组合模型的建模过程和用遗传算法求解最优投资组合模型的思想。 第五章将上一章构建的模型应用到我国的私募基金市场,构建了私募基金的投资组合模型,并与公募基金的投资组合模型进行了对比。 本文得出的主要结论有： 1.通过对收益率数据基本统计量的分析,得出基金的收益率是不服从正态分布的,具有“尖峰胖尾”的特性。 2.用copula来构建私募基金的投资组合,可以捕捉到金融收益率分布非正态,非对称的信息,更符合金融收益率的实际分布。 3.由于私募基金相对公募基金受到的限制比较少,其具有更大的投资灵活性,可以获得相对更高的收益,当然也要承受更大的风险。