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本篇报告解读了Bodnar et al（2018）在Computational Management Science上发表的论文“Determination and estimation of risk aversion coefficients”。该文考虑了投资组合配置问题中常用的两类效用函数，即指数效用函数和二次效用函数，并利用最优化框架将不同效用函数下的最优投资组合和VaR（value at risk）相联系，最终将风险厌恶系数表达为VaR的解析表达式。本文发现风险厌恶系数的选择与收益率数据的生成模型有关。最后，本文考虑了模型中参数的不确定性，并给出了风险厌恶系数的置信区间。在MVO中，风险厌恶系数通常被视为外生变量，但本文另辟蹊径给出了其与风险度量VaR之间的函数关系，值得战略资产配置投资者借鉴。
