基于模糊时间序列的投资组合折中规划

通过建立证券价格为梯形模糊数的模糊时间序列预测证券价格,并以预测值与购买价格的比值衡量投资收益,以预测收益低于期望值的半绝对偏差计量投资风险,建立二目标投资规划模型,采用折中规划的方法求解,与均值-绝对偏差模型投资组合效果进行对比.对15只上证50指标股进行实证分析表明:折中规划可以根据市场的运行趋势进行投资决策,并且可以避免均值-绝对偏差二目标规划在严格数据约束下的无效解问题.     

基于模糊数的证券投资组合最优化模型

利用模糊数处理不确定性信息,建立了以总风险最小为目标函数的证券投资组合优化模型.在给定的截集下,借助模糊数大小的概率比较,将模糊优化模型转化为不等式约束下的线性规划模型.利用Matlab编程解得了其最优投资方案,并阐述了该方法的可行性.     

基于模糊线性规划的证券组合投资优化研究

怎样选择一个比较满意的证券投资组合,在一定条件下实现一个最有效率的风险一收益搭配,是证券组合投资优化问题的关键。文中利用L-R模糊数来描述了某证券的期望收益率和风险损失率,从而对证券组合投资问题建立了一种模糊线性规划模型,并给出了模型的求解方法,试图优化证券的投资组合,最后给出了一个算例。     

一类模糊证券组合投资的最优模型

为了体现投资者对期望水平的满意度,以最小风险对应的最大方差系数为目标,期望临界收益率为约束,建立一类新的模糊证券组合投资的最优模型。运用模糊优化和进化规划方法,研究新风险概念下的模糊证券组合选择,并给出了其相应算法。     

用遗传算法求解全系数模糊证券投资组合模型

利用模糊数来描述某种证券的期望收益率和风险损失率,从而建立了一种全系数模糊证券投资组合模型,并讨论了利用模糊约束满意度将模型转化为普通规划模型的方法.进一步设计了一种遗传算法对该模型进行求解,最后给出了一个具体的例子来阐述方法的有效性.     

证券组合投资选择模型的约束满意度解

利用模糊数来描述证券组合的预期收益率和风险损失率，对证券组合投资问题建立了一种模糊线性规划模型，并讨论了利用模糊约束满意度将模型转化为普通线性规划模型的方法，最后给出了一个具体的例子。     

基于粗糙集证券投资决策的模糊综合评价方法

证券投资具有高风险、高收益和模糊不确定性的特点.应用粗糙集理论以及模糊综合评价方法,建立了风险投资决策评价模型,并进行了实例分析.结果表明所建模型是可行且有效性的,对投资者有效地规避风险、提高投资决策能力具有现实指导意义.     

基于模糊决策的模糊投资组合选择模型研究

对模糊情况下的证券投资组合问题进行了研究。提出了相应的证券投资组合问题模型和求解方法。假定交易费用函数为V型函数,将投资者的主观意见反映在模糊情况的投资组合模型之中,给出了将目标函数中含有非线性项或含有非线性约束的优化模型转化为线性规划问题的一个简便方法。     

基于模糊理论的投资组合随机偏好选择模型的改进

证券的收益和风险于投资者来说,其决策的随机性也会使得收益和风险存在不确定性.利用模糊理论和投资组合模型对收益和风险进行标准化处理,同时引入反映投资者风险偏好的参数,再通过选取不同的偏好参数,从而找到不同参数下的最优组合.通过实例的数据试验表明根据个人不同的偏好下的投资组合,收益为主、风险为次的组合,得到的结果更优.同时标准化处理的模型在最优结果上明显优于未作处理的模型,表明了该模型具有一定的实用价值.     

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     

具有机会约束的多阶段可信性M-AD投资组合优化

本文基于可信性理论,考虑交易成本、借贷约束、阈值约束和基数约束等现实约束,我们提出一种新的具有机会约束的多阶段可信性均值绝对偏差(M-AD)投资组合优化模型。该模型在给定的置信水平下,运用可信性均值和绝对偏差衡量资产的收益和风险,通过对终期财富的最优化实现投资者的预期收益。运用可信性理论,该模型被转化为确定型的动态优化问题。由于交易成本和基数约束的存在,该模型为具有路径依赖的混合整数动态优化问题。文章提出一种新的前向动态规划方法求解。最后,文章通过实证研究验证了模型和算法的有效性。     

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。     

收益率为模糊数带弹性约束条件的组合选择模型

证券市场中不确定的信息具有模糊性．将收益率视为梯形模糊数,分别用模糊数的可能性均值和平均绝对偏差来表示投资组合的收益和风险,考虑到目标函数和约束条件具有弹性,建立了模糊线性规划组合投资模型。并转化为普通线性规划问题求解。最后给出了数值计算实例．     

带有模糊流动性约束的均值-方差-偏度-正弦熵投资组合优化模型

通过引入可信性偏度及模糊流动性约束,分别建立了同时满足随机不确定和模糊不确定情形下的均值-方差-偏度-正弦熵（M-V-S-SE）的投资组合模型和带有模糊流动性约束的均值-方差-偏度-正弦熵（M-V-S-L-SE）投资组合优化模型。然后运用马尔科夫方法求解模糊收益率,利用上海证券交易所数据进行实证研究。结果表明：模糊流动性约束的引入使得模型更加稳定,在提高收益、控制风险等方面更具有优势。     

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。     

具有交易成本的均值-绝对偏差模糊投资组合优化

考虑到资产收益率的模糊不确定性,提出具有交易成本和交易量限制的均值-绝对偏差模糊投资组合优化模型。运用可能性理论将该模型转化为显式的线性规划问题,并采用改进的旋转算法进行求解。最后通过实证研究证明该模型和算法的有效性,讨论了资产收益率为梯形模糊数的情况下投资者针对现有投资组合的调整策略。