基于Black-Litterman模型的保险资产配置研究

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Black-Litterman模型是基于MPT基础上的资产配置理论。BL模型在隐含市场收益率和分析师主观预测信息的基础上,成功解决了MPT模型中假设条件不成立,参数敏感等问题。本文通过考虑神经网络模型的Black-Litterman模型进行实证研究,用于解决保险资产的配置问题。在我国利率水平不高,国际经济形势复杂的情况下,有着重要意义。研究结果表明,用Black-Litterman模型预测得到的均衡状态下市场各资产的收益率优于历史收益率,同时兼顾了资产历史收益率数据和投资者的主观观点,更加符合实际情况。并通过对模型资产配置比例的有效性分析,表明Black-Litterman模型用于保险资产配置具有重要的实证意义。
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