一类风险证券有效组合的变动分析

研究了不相关风险证券在不允许卖空条件下，新增加证券对于原有有铲组合的影响及调整问题，分析了有效边界的变动和投资比例的变化，并给出了最小风险有效证券组合和最大收益有效证券组合的漂移距离与风险、收益及投资比例的增加或减少程度的关系。     

无风险投资对有效边界与有效投资组合的影响

以允许卖空的风险证券组合投资有效边界、有效集研究为基础，分析了无风险投资的引入对风险证券组合投资有效边界，有效集的影响，并给出了无风险投资与风险组合投资再组合的有效边界，有效集等若干数学结果。     

证券收益与风险的投资可行集有效边界的数学刻画与Matlab计算

将以金融学中经典的证券投资组合选择(Markowitz)理论为基础,导出了权衡证券收益与风险的数学模型--投资可行集有效边界的数学刻画,得到了具体的有效边界函数表达式.用具体的例子说明了不同约束条件下有效边界和最优投资组合的计算,同时也验证了Matlab及其金融工具箱在金融计算上的有效性和实用性.     

证券组合投资有效集与有效边界的研究

本文从分散风险而进行证券组合投资问题出发，研究了证券组合投资有效集及有效边界的确定，并分析了证券组合投资比例系数约束条件不同对其投资风险的影响。     

DEA方法在投资组合中的应用

将证券的收益等量作为输出,证券的风险等量作为输入,用数据包络分析方法给出了有效证券的判定,进一步给出确定这些有效证券的最优投资组合方法及如何确定不同时间段的证券最优投资组合方式。     

风险与收益折衷的证券组合模型神经网络求解

通过分析证券的收益率和风险的关系，为个人或机构投资提供理论指导。根据风险与投资模型的特点，给出了不允许卖空情形下证券投资的风险与收益折衷模型的神经网络算法，找出了可行的证券组合最优决策的方法。     

证券数目变化时M-V有效前沿的分析

该文在市场存在无风险收益证券且不允许卖空的条件下，讨论证券组合的有效前沿关于证券数目增加或减少的变化情况，并给出了相应的判定条件。     

浅谈证券投资的风险与应对

证券投资是指企业或个人借以购买有价证券而获得收益的行为,是直接投资的重要形式。而证券投资风险是影响投资者收益和金融市场稳定的重要因素,本文简单分析了证券投资的风险,并就如何应对证券投资风险进行了简单讨论。     

浅谈关于组合证券投资的风险与收益

本初步探讨有关组合证券的收益与风险，利用均值和方差来描述证券投资收益率。     

我国证券投资调控的现实市场背景和法理主轴线

本文研究了我国证券投资调控的现实市场背景，从民法学角度审视了证券投资的风险责任，从物权法则视角研究了证券投资的收益属性。本文还从法理基本原则入手对诚实信用公理进行了思考和辩证。     

浅谈马科维茨证券投资组合模型

本文简单的探讨了证券投资组合理论及发展并以马科维茨的证券投资组合理论——均值-方差模型为主进一步探讨了现代证券组合理论的应用，如，组合证券的风险、收益的计算、组合证券的选择等。在此基础上提出了马科维茨投资理论在实际操作中的局限性。     

证券投资的两类多目标决策模型

在Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ投资理论的基础上，本文综合考虑证券选择的收益，以及交易费用和风险资产等因素，建立了证券投资问题的两类多目标决策模型。     

证券投资组合的模糊Ｍ—Ｖ模型

假设证券的收益率为模糊随机变量，在考虑不存在无风险收益证券，且允许卖空时，提出了证券投资组合的模糊Ｍ—Ｖ模型．进一步，在α水平下，给出了模糊Ｍ—Ｖ模型的一个解析解，并且讨论了证券组合的有效边缘随机水平α改变时的变化情况，Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ的Ｍ—ｖ模型为本模型的特殊情况。     

一种改进的支持向量数据描述算法

数据描述只使用目标集训练样本获得关于目标集的描述,支持向量数据描述（SVDD）是一种有效的单值分类数据描述算法,根据分类边界线上的支持向量之间距离的大小。利用距离的相似度来对训练集进行约减,实验结果表明,该算法与传统SVDD相比减少了训练时所需的支持向量数目,因而减少了测试时间,同时分类性能也稍有提高．     

GMDH两水平算法的证券组合投资预期收益模型

以自组织理论两水平算法为基础，采用组合投资方法，在证券投资ＧＭＤＨ两水平算法预测模型的基础上，建立了ＧＭＤＨ两水平算法的证券组合投资预期收益模型     

存在无风险资产条件的证券组合有效前沿的旋移分析

研究了证券市场在无风险资产条件下证券数目增加k(k≥1）时,证券组合有效前沿的旋移问题,给出了旋移方向和测度旋移的旋移度及新证券组合的新投资比例计算公式,并基于对新增一种证券的完备讨论,给出了新增k种证券旋移分析的逐步动态算法。     

组合投资风险度量模型的选择研究

证券投资的最根本目的在于获取利益.但在投资过程中,收益总是伴随着风险.通常收益越高,风险越大,反之亦然.为了分散风险,投资者将许多种证券组合在一起进行投资,即所谓的投资组合,以期获得最大收益.文章讨论一种投资风险度量模型,基于均值-VaR模型和均值-离差模型,提出新的度量模型,并对新的模型进行实证分析.通过新模型下的风险值分别与均值-VaR模型和均值-离差模型的风险值进行比较,发现该模型更有优势.     

证券组合投资模型研究

证券投资是一种高风险的投资行为。文章综合考虑证券投资的收益、风险,建立了目标规划的组合证券投资决策模型。该模型运算简便实用性强。     

服从某类分布证券的投资组合模型

论证了证券价格在一定条件下近似服从对数正态分布，并且给出了证券在此分布下的收益一半方差投资组合模型，为制订最优的投资策略提供了理论依据．并给出了一个实际例子．     

基于证据理论的证券组合优化分析

提出了一种基于证据理论的证券优化组合方法,解决了最优投资比例问题和最大组合收益问题;文章根据现有证据,构造出识别框架,并确定出基本可信度分配,然后由集函数过渡到点函数,求出单点似真度,经过归一化处理后,确定了令人满意的投资比例;最后比较了各种组合的收益大小,进而得出最优组合。