双指数效用函数组合投资决策

双指数效用函数是一类典型且被投资者广泛应用的风险厌恶型效用函数．首先应用投资学中的无差异曲线法理论求出具有该类型效用函数的投资者的最大期望收益,然后根据Markowitz的均值一方差模型理论推导出投资者的最优组合投资决策方案,给出了相应的组合投资比例,较好地解决了具有该类型效用函数的投资者的最优投资组合决策问题,最后给出实例对所得结果予以验证．     

对数效用函数的组合投资研究

研究了在证券组合投资中占重要地位的对数效用函数的组合投资问题。对数效用函数是一类非常典型且被投资者常用的风险厌恶型效用函数。应用无差异曲线法较好地解决了其最优组合投资比例的选择问题,并给出具体实例对文中所得结果加以验证。     

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。     

混沌粒子群优化模糊聚类的旋转机械故障诊断

提出基于混沌粒子群优化加权模糊聚类的旋转机械故障诊断算法。该算法用混沌粒子群算法取代传统的梯度下降法,优化加权模糊C-均值算法的各个参数,并依据聚类有效性指标确定最优聚类数及聚类中心。应用表明,混沌粒子群算法有效提高了模糊聚类分析的收敛速度和精度,提高了旋转机械故障诊断的准确率。     

基于粗糙集理论的岩体结构面模糊C均值聚类分析

基于在利用模糊C均值聚类算法对岩体结构面产状进行优势分组时,需要人为确定分组数和初始聚类中心,在迭代过程中容易陷入局部最优解的问题,通过改进聚类中心的算法,提出一种基于粗糙集的模糊C均值聚类算法,以优化迭代过程,并通过对比多项聚类有效性检验参数,确定最优聚类分组情况。最后采用模糊C均值聚类算法和改进后的算法对浙江白鹤隧道左洞测得的结构面产状进行优势分组并对比。计算结果表明,本文所提出的方法聚类效果明显优于模糊C均值聚类算法。     

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.     

负指数效用函数最优组合的两种解法及其一致性

对投资组合中常用的负指数效用函数进行了研究,分别应用拉氏乘子法和无差异曲线法求解出该效用函数的最优组合投资比例,并验证了两种解法的一致性,即对该效用函数二者得出的解是相同的,并给出具体实例予以说明.     

基于模糊逻辑的数字滤波器设计

针对传统滤波器单一模型设计的缺点,提出一种将滤波噪声统计特性与模糊逻辑相结合的数字滤波器设计方法.该方法根据噪声统计特性,利用缩短三角型模糊函数,确定模糊逻辑滤波器的参数.通过滤波噪声标准偏差与最大滤波噪声门限的比较,提出了分别采用单值滤波和均值滤波的方法,并推导了均值滤波方法中的周期抽样数目.给出了算法具体设计步骤,包括:滤波方法选择、连续信号周期采样、模糊化数据处理和去模糊化.仿真表明,基于模糊逻辑的数字滤波器对不同标准偏差的噪声均有良好的滤波性能,并且设计经济合理,时间开销小,软硬件易实现,有工程应用价值.     

模糊需求价格函数:背景、应用及逼近算法

利用模糊需求价格函数,对模糊利润的最优性进行了讨论.利用对称三角模糊数和非对称三角模糊数逼近计算一般模糊数的算法,对模糊需求价格函数在经济学中的一些应用给出了具体算法.     

部分信息下基于过度自信的动态最优消费投资决策

研究了投资者不知道风险资产的收益均值,并在过度自信的影响下,根据观测到的风险资产价格来推测其收益均值的真实值情况下的最优消费投资决策问题.将行为金融理论中过度自信这一重要的认知偏差纳入经典的最优消费投资问题中考虑,建立了部分信息下的最优消费投资决策模型,并运用随机动态规划原理得到了最优消费投资策略.在CRRA效用函数下发现,因风险资产收益均值的未知而导致的投资者套利需求为负,并得到了一个重要的结论:由于金融市场中信息的不完全,投资者过度自信时,其投资于风险资产的绝对值最优比例不一定增大.     

借贷利率不同的效用最大化投资组合比较

提出了允许卖空和不允许卖空2种情况下含有无风险资产且借贷利率不同的效用最大化的投资组合模型.在允许卖空情况下,运用拉格朗日乘数法和Sherman-morrison方程求出效用最大化投资组合的最优投资策略,并证明了其有效前沿与均值-方差投资组合的有效前沿相同.在不允许卖空情况下,运用不等式组的旋转算法进行求解.该算法避免了通常处理二次规划问题所需的松弛变量、剩余变量和人工变量,因而操作更为简便,计算效率也更高.最后,以1个具体例子比较2种模型,并得到以下结论：在2种情况下,风险偏好系数在整个取值范围内都能够较好地反映投资者对收益和风险的选择态度,而且含无风险资产的借贷拓展了投资机会空间.     

证券投资风险最优控制问题

在假设证券价格服从几何布朗运动的基础上·首先,建立了证券投资决策最优控制问题数学模型,并把经济学家提出的风险规避系数概念引入到证券投资决策问题中·然后,根据随机最优控制理论,推导出了风险规避投资者的值函数所满足的带有风险规避系数的动态规划偏微分方程,并且得到了基于随机最优控制问题值函数的证券投资最优策略·特别,当风险规避系数无限大时,得到了风险规避投资者的最优投资策略,最后,给出一个算例·     

老龄化背景下居民资产配置研究

本文基于生命周期投资理论,根据历史数据进行参数校准,分析引入了生存概率背景风险后的居民最优风险资产配置情况,建立最优消费效用投资组合模型,并使用Carroll提出的数值解法进行模型求解。模型得出了在不同财富水平下、不同劳动收入增长率以及遗赠影响下居民随着年龄增长其最优风险资产配置比例情况。     

带交易费用的证券组合投资的模糊多目标优化模型

利用在约束条件中加入证券多样化选择约束的方法来抵减非系统风险,建立了带交易费用的综合考虑收益和风险的模糊多目标规划模型.在此模型中,考虑到证券投资的预期收益和风险的模糊性,把目标函数和约束系数均作为模糊数处理,并给出了模型的求解方法和问题的一个算例.     

基于可信性均值-方差-偏度-正弦熵的投资组合模型

通过引入可信性理论和偏度约束，分别建立了同时满足随机不确定和模糊不确定情形的均值-方差-偏度-正弦熵多目标投资组合优化模型（Mult-M-V-S-SE）和含有收益及风险系数的单目标投资组合优化模型（M-V-S-SE）；然后运用马尔科夫方法预测模糊收益率，利用遗传算法优化模型投资策略，通过上海证券交易所数据进行实证比较。结果表明：Mult-M-V-S-SE和M-V-S-SE两模型效果均超过均匀投资策略（MEAN）；M-V-S-SE模型灵活且稳定，更具有优势，在满足投资者需求的同时可实现更高的累计收益。     

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。     

最优证券组合投资模型

在Markowitz组合理论基础上,提出一种“投资偏好曲线”,并以此作为工具,设计了一种确定特定投资者最优证券组合的方法,有效弥补了证券组合的不足。     

基于三角模糊数的一种项目投资决策分析方法(英文)

项目本身存在诸多不确定的模糊因素和风险.在假定项目投资决策的原始信息既具有不确定性的特征又均为三角模糊数时,根据模糊概率理论给出项目的模糊期望收益与方差,采用不确定型决策方法进行项目导入期投资决策分析.最后给出了一个算例.