本文基于一种新的一致性风险测度——等熵风险测度,进行组合优化,以检验其择股能力,从而检验其风险识别能力.先就风险识别能力,尤其随机占优一致性对三种基于分位数的风险测度:VaR, ES (expected shortfall)和等熵风险测度进行了介绍与对比.VaR具有一阶随机占优一致性,而ES具有二阶随机占优一致性;等熵风险测度利用了整个分布的信息,不再是简单的0-1风险测度,这与VaR和ES显著不同.而且,等熵风险测度具有更高阶的随机占优一致性,这使得该风险测度具有更好的风险分辨能力.而后采用Spearman秩检验方法来检验和预测不同风险测度的风险识别能力,这与随机占优一致性阶数相呼应.最后,在上证50指数成份股...