新风险概念下的最优证券组合投资模型

剖析了原理论把方差当作风险及运用无差异曲线求解最优证券组合存在的问题,提出了临界收益率概念、以损失概率为内涵的新风险概念和在此基础上的证券组合投资原则:损失概率最小或临界收益率最大·建立了以损失概率和临界收益率为目标的最优证券组合投资模型     

一种基于风险最小化下证券组合投资的计算方法

根据马科维兹的证券投资理论，提出了风险最小化下证券组合投资的计算方法，给出了评判组合有效边界的数学表示，并证明了此有效边界，是α＾２ｐ－Ｒｐ平面上的一条抛物线。     

带交易费的社保基金投资组合模型

为了研究社保基金投资证券的问题,在借鉴了现代投资组合理论的基础上,引入β系数区间量化资产风险,通过修改隶属函数刻画投资收益率及流动性水平。考虑其安全性特点的前提下,构建了带有交易费的社保基金证券投资组合模型,并且设计了改进的遗传算法对模型进行求解。采用2012年上证所的实际数据,应用此模型求得各风险资产和无风险资产的最佳投资比例,通过修改参数值,得到了不同情况下的最优投资策略,验证了模型的有效性和灵活性,得到了合理的结论。     

基准收益与认知风险熵式度量

基准收益率是证券投资决策过程中需要考虑的一个重要概念。考虑基准收益率，构建了证券投资认知风险熵式度量模型，研究了基准收益率与证券投资认知风险的关系，研究结果表明：证券投资的基准收益率大小与证券投资的认知风险呈正相关关系。     

基于系统性风险角度的基金资产配置策略分析

为从系统性风险角度分析基金资产配置策略,首先利用ARMA模型预测股票价格,并构建线性规划模型确立最优的股票投资组合策略。其次综合考虑每家公司配置资产时的收益和风险,构建马科维茨投资组合模型和投资效用-VaR平衡模型,给出最优投资组合策略下的投资效用以及风险价值。最后建立了基于聚类分析的相似性度量模型分析其公司间资产配置的相似性。     

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。     

上海A股市场系统性风险测度及在组合管理中的应用

基于上海A股市场上市公司周收益率历史数据,采用随机抽样方法构建了包含不同证券数目的投资组合,利用组合风险与组合中证券数目之间关系的数学模型,实证分析了上海A股市场1995～2006年市场的系统性风险水平.实证结果表明:除1995年和1996年市场系统性风险水平较高外,其余年份均在30%以下,2001年水平最低为18.75%.利用连续T检验分析了组合风险随组合中证券数目边际变化趋势,结果表明:在1995～2006年,当组合中证券数目为13个左右时,组合的风险和组合中证券数目的匹配较优.     

基于均值-CVaR- 熵的社保基金最优投资组合模型

为研究社保基金最优投资组合问题,在借鉴现代投资组合理论的基础上,从证券投资组合理论的风险度量着手,用条件在险价值（Conditional Value at Risk,CVaR）和熵来共同度量风险,提出新的风险度量模型：均值-CVaR-熵模型。在保证投资组合收益率的前提下,以 CVaR 和叉熵函数的线性组合为最小目标函数,在险价值（Value at Risk,VaR）为约束条件,构建考虑交易成本和政策约束下不允许卖空的基于均值 CVaR 熵的社保基金投资组合模型,探讨社保基金的投资方式及投资比例的分配问题,并利用实际数据求得该模型的最优解及各资产的分配比例。结果表明多元化投资是我国社保基金投资实现保值增值目的的必然选择。     

基于关键数字特征的风险资产组合理论及实证分析研究

对风险资产组合的收益、风险、相关性风险进行了数学特征分析描述,并引入最优风险资产组合的资产配置分析模型,使用数据分析软件进行数学特征的辅助分析,以关键数字特征分析风险资产组合理论并进行实证分析.     

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.     

关于证券组合最优结构的数学模拟

研究了降低经济风险方法之一的多样化问题 ,指出了传统的证券组合理论所利用的各种假设不一定总能成立 ,提出了若干表示证券组合最优结构的数学模型     

风险控制投资模型与最大获益研究

研究了个人投资的特点和投资模式，建立了组合投资取得最大获益的数学模型，并给出了具体的操作办法，使个人组合投资真正建立在理性分析和严格数学计量基础之上。     

具有随机特征的风险投资组合问题分析

利用随机微分方程理论,对一类具有随机特征的风险投资组合问题进行深入研究.通过选择适当的效用函数,在假设最优投资组合方案存在的情况下,结合随机最优控制中的Hamilton-Jacobi-Beuman方程,建立相应的拉格朗日函数,得到具有随机特征的风险投资组合问题最优投资策略的一个定量结果.并在定量研究的基础上进行定性分析,得到与风险投资理论相吻合的结论.     

模糊期望值证劵投资组合模型研究和实证分析

着眼于研究不确定环境下的投资组合问题,讨论了模糊期望值模型,创新点是把协方差引入到风险度量里面,建立一个群投资组合选择模型;选取"上证50指数"中的19支成份股进行实证分析,结合遗传算法,通过运用MATLAB软件编程得到了3种投资者各自应该采取的最优投资组合。     

引入风险厌恶系数的投资组合模型的构建和应用

文章在经典投资组合理论核心思想上引入了风险厌恶系数,采用二进制加速遗传算法使预期收益率和风险损失率都具有随机性,即在不同投资者对收益和风险不同反应的条件下优化投资组合策略,更贴近实际地反映投资者对风险与收益的不同效应,从而选择适合自己的投资组合决策方案。     

基于Vague集的股票投资策略研究

股票组合投资是对股票投资风险规避的主要方法,其中对各种股票组合投资策略的优劣评价是其关键。提出了一种新的基于Vague集的风险组合投资排序策略。给出了利用Vague加权相似度量优化模型求解指标偏好权系数的方法。并通过实例对该方法进行了验证。实验结果表明该方法是有效的。     

基于三角型模糊数理论的组合投资决策研究

基于三角型模糊数理论提出一种新的组合投资决策算法。首先应用三角型模糊数描述股票的价格变化过程,采用三角型模糊数的均值面积来表示相应价格信息;然后结合投资者的具体效用函数,并假设投资收益近似服从正态分布,获得其期望效用函数;最后根据Markowitz的均值-方差模型结论确定最优组合投资收益,从而确定投资者的最优组合投资比例。该算法简洁实用,便于操作,通过给出具体应用算例说明了该算法是行之有效的。     

基于单位收益风险的投资决策模型与分析

为得到更为适用的投资决策模型与分析方法,首先建立了单位收益风险度量模型,然后,借助于该模型和方法,对Markowitz型有效集中的资产组合选择问题进行了全面的分析、评价,并得到了单位收益风险最小的资产组合,同时,与用经典的标准差度量方法所得结果也进行了比较,在此基础上给出了更为合理的投资决策建议.