区间数模糊投资组合模型

利用模糊约束将Markowitz投资组合模型转化为模糊线性规划模型，用区间数来描述证券的期望收益率和风险损失率，建立区间数模糊证券投资组合模型，利用区间数知识把区间规划问题转化为参数线性规划问题对该模型进行求解，通过算例阐述方法的有效性。     

允许卖空条件下证券投资组合的区间二次规划问题

本文基于经典的Markowitz均值-方差模型, 针对市场上允许卖空的情况, 提出了证券投资组合的区间二次规划模型, 通过应用区间数排序方法(区间序关系、区间可能度和区间可接受度), 给出了两种证券投资组合的区间非线性优化的数学转化模型, 从而将不确定性证券投资组合模型转化为确定性的证券投资组合二次规划模型进行求解, 并对由本文给出的两种求解方法进行了比较．     

Harlow下偏矩证券组合优化模型的求解方法研究

针对Harlow下偏矩证券组合优化模型求解的困难，通过恰当变换，得到了该模型的转换形式，此转换模型不但求解容易，而且能得到相应证券组合的下偏矩统计量的精确值，为下偏矩在投资分析中的应用提供了简便易行的方法；最后，通过上海证券交易所的实际数据说明了该模型的实用性。     

带有模糊收益率的投资组合选择模型

考虑了预期收益率为模糊数的投资组合选择问题,利用模糊约束简化方差约束,建立了投资组合选择的模糊线性规划模型,然后利用模糊数学知识把 模糊线性规划问题转化为多目标线性规划问题,并且设计了模糊算法对其求解,最后通过一个数值算例检验所提模型的可行性,并且对模糊数模型与清晰数模型进行了比较.     

随机最优证券投资组合模型

讨论了当投资的预期收益率和风险损失率为随机变量时 ,证券投资组合模型的优化问题 .并分别建立了证券投资组合决策系统的期望值模型及机会约束规划模型 .最后设计了基于随机模拟的遗传算法 ,该方法有效地解决了证券投资组合模型的优化问题.     

基于下偏矩的期货对冲模型及实证研究

利用沪深300指数及期货的日交易数据,探讨下偏矩模型下的空头期货最优对冲比率,及样本内外的对冲绩效和组合收益率。结论显示,风险参数和目标收益率在形成下偏矩模型的对冲策略上,存在显著影响。其中,下偏矩最优对冲比率是目标收益率的增函数,是风险参数的减函数;在较高的风险厌恶程度、特别是较低的目标回报率条件下,下偏矩模型样本内外的对冲绩效都有良好表现。从而,下偏矩模型更加适合高风险厌恶或者低目标回报的对冲者,但以对冲组合收益率的下降为代价。     

考虑现实约束的模糊多准则投资组合优化模型

针对模糊环境中资产收益和换手率均为模糊变量的投资组合问题, 考虑了资产组合的基数约束、投资比例的边界约束、资产的流动性以及分散化程度约束, 建立了一个以资产组合收益、偏度最大, 同时资产组合风险、不确定性以及模糊性最小为目标的多准则投资组合优化模型. 然后, 利用加权极大-极小模糊目标规划方法将所提出的模型转化为单目标规划问题, 进而设计了一个遗传算法来对其进行求解. 最后, 通过一个实例来阐明所提出模型的实用性以及算法的有效性. 研究结果表明: 本模型能够有效地刻画不同投资者的投资意图, 所设计的算法是有效的.     

证券组合投资的区间数线性规划方法

提出证券组合投资分析的区间数线性规划方法．基于区间数线性规划问题的最优性条件将目标函数和约束条件均为区间数的区间数线性规划问题转化成目标函数为区间数的区间数线性规划问题，通过引入衡量投资者风险喜好的风险偏好系数α，将区间数线性规划问题转化为参数线性规划问题．使证券组合投资决策更加具有柔性．最后通过实例分析了该模型的应用价值．     

基于GJR-EVT-COPULA和下偏矩的最优资产组合分析

与方差风险测度相比,下偏矩一方面能够度量下边风险,另一方面通过设置不同的风险因子它可以更广泛的反映投资者的风险偏好.Harlow[1]建立了基于历史数据的均值下偏矩最优投资组合模型,本文考虑建立预测数据下的均值下偏矩最优投资组合模型,并同Harlow的模型进行实证比较.考虑到实际收益数据的时变性、杠杆效应和厚尾特征,引入AR(1)-GJR(1,1)-EVT模型来描述金融时间序列的上述特征,并通过t Copula函数描述资产收益之间的非线性相关性.对基于历史数据的均值-二阶下偏矩模型和基于预测数据的均值-二阶下偏矩模型的投资绩效进行考察.中国股市的实证结果表明,基于预测数据的均值二阶下偏矩模型可以得到更好的投资绩效.     

基于高阶矩风险控制的贷款组合优化模型

以银行各项资产组合收益率最大化为目标函数, 以VaR来控制贷款组合的风险价值, 以偏度约束来控制贷款组合收益率的整体分布向大于均值的方向倾斜、以减少发生总体损失的单侧风险, 以峰度来控制贷款组合收益率分布出现极端情况的双侧风险, 建立了资产分配的收益率均值-方差-偏度-峰度模型.本模型的创新与特色是通过峰度约束控制了贷款组合收益率向极端损失偏离的程度.在马可维茨均值-方差模型的基础上, 增加了偏度和峰度参数, 建立了收益率均值-方差-偏度-峰度模型.模型通过方差约束, 控制了组合收益率偏离均值的离散程度: 通过偏度约束, 控制了组合收益率总体分布向损失一侧偏离的程度: 通过峰度约束, 控制了组合收益率出现极端损失或收益的可能性. 模型从多个角度控制了贷款组合的风险, 拓展了经典的均值-方差优化组合思路.     

考虑行为特征的多期鲁棒投资组合模型及实证研究

考虑投资者的行为特征以及模型参数的不确定性,构建考虑行为特征的多期鲁棒投资组合模型.在前景理论的基础上,引入动态损失厌恶系数和动态财富参考点,建立动态前景理论价值函数.为了满足投资者的安全性要求,在模型中考虑机会约束,调整模型的保守程度.针对模型多期规划的特点,设计两阶段初始化策略.进一步地,在标准粒子群算法的基础上,根据种群性能的反馈信息,设计多频振动变异操作,提出改进的粒子群算法.实证结果表明:改进的粒子群算法能够有效提高算法的求解精度;考虑行为特征的多期鲁棒投资组合模型能够满足投资者的心理预期,且在实际投资决策中具有可行性.     

多心理账户下基于QFD的多产品库存优化

针对顾客有限理性引起的需求模糊性和随机性,引入多心理账户于多产品库存决策系统,指出库存决策者的金字塔式心理账户结构.以顾客满意为驱动力,基于QFD(质量功能展开)将顾客需求转化为对多产品库存的优化.结合行为证券投资组合理论建立了一种具有机会约束属性的多产品库存优化模型,并给出了其求解算法.     

基于认知风险价值的行为证券组合模型

考虑人的心理行为因素，利用价值函数描述了投资者的认知风险；以Copula联结函数、混合分布和Jacob矩阵,建立了多心理账户条件下证券组合决策的联合概率分布和关联结构；在Shefrin和Statman行为证券组合理论体系下，提出了一种基于认知风险价值的行为证券组合模型；算法释例结果表明，相对于传统的行为证券组合理论，该模型更为逼近证券组合决策的实际情景。     

基于随机模拟和VaR模型的投资组合优化研究

投资组合的优化旨在对资金进行分配组合,得到各项资产的最优分配权重,并在权衡投资收益和风险的基础上使投资达到期望效用最大化.在研究过程中,首先运用Monte Carlo随机模拟方法预测各资产的收益率期望值,计算出收益率标准差和各资产间的相关系数,进而求解资产的组合风险.然后将VaR(Value at Risk)条件引入到模型中,建立以资产组合收益为最大目标,以资产组合的VAR为约束条件的投资组合优化模型,计算出资产分配比重.最后通过实例分析资产价格走势和检验分布假设,验证模型的合理性和可行性,为投资者的决策提供理论和应用依据.     

低碳港口物流质押贷款组合优化决策模型

在港口低碳转型大趋势下,港口物流金融存货类质押贷款业务在实践中高速发展,如何在港口物流存货类质押贷款理论决策中融入低碳港口约束因素、从而间接推动港口转型升级显得十分迫切. 本研究深入探讨低碳转型下的港口质押贷款理论,在提出质押贷款期权原理、低碳控制原理、质押风险控制原理和信用风险控制原理的基础上,借助看跌期权反映港口质押贷款组合收益,构建港口和客户碳排结构约束,界定单笔港口货类质押贷款的VaR质押率和港口货类质押贷款组合平均信用风险控制条件,建立了低碳转型下的港口物流质押贷款组合优化决策理论模型,解决了现有研究聚焦单笔港口货类质押贷款理论而忽视组合质押贷款同类风险的集聚以及低碳转型约束等弊端.     

考虑随机离职的新产品研发项目组合多技能员工调度模型

研发人员随机离职事件对新产品研发项目组合调度具有重要影响.以多技能研发人员为调度对象,采用离散马尔可夫链描述人员离职过程,考虑人才培养战略收益、研发周期以及研发成本三个目标,建立了新产品研发项目组合调度随机多目标约束优化模型.采用自适应帕累托抽样算法求解模型,算法中采用马尔可夫蒙特卡罗抽样技术进行随机离职抽样,基于启发式串行进度生成机制计算确定性情况下目标值,采用快速非支配遗传算法(NSGAII)获取多目标期望值模型的帕累托解集.将算法和模型应用到国内某公司一种新的电气节能产品研发项目组合人员调度问题中,结果显示:随机模型较确定性模型更为贴近企业实践情况;设计的算法能够有效地求出问题的帕累托解集,收敛性能较好.研究结果可为企业进行随机离职情况下新产品研发项目组合多技能员工调度方案的制定提供有效的决策支持.     

行为证券组合投资决策方法研究

Shefrin和Statman(2000)在其创立的行为证券组合理论中从理论分析的角度提出了行为证券组合投资决策模型，但该模型没有考虑实用性：其一：证券组合是由多个基于某状态的或有债权组成的，而这类或有债权的定价常用一定困难；其二，在具有多个心理帐户的组合投资决策模型中，对该模型的求解有一定困难，为了提高行为证券组合理论的实用性，从以下两个方面开展了研究工作，首先，用实际证券构造行为证券组合，其二，将Lopes(1987)的SP／A理论扩展到多心理帐户情形，提出了容易求解的多心理帐户证券组合投资决策模型。     

非常规突发事件应对任务的机会约束规划

非常规突发事件破坏力巨大, 极少出现或者不会出现预兆, 是历史罕见事件, 具有极度不确定性. 因此非常规突发事件应对任务是一个不确定决策问题. 非常规突发事件的应对任务可以分解为紧急补救任务和控制恢复任务. 在分析紧急补救任务和控制恢复任务的不确定属性的基础上, 建立了非常规突发事件应对任务的极大值不确定机会约束规划模型. 该模型是在应对任务成本的机会约束下, 极大应对任务净收益的乐观值. 最后, 通过大规模停电应对的算例, 演示了机会约束规划模型在应对任务规划中的应用途径.     

基于CVaR和改进熵的全贷款组合优化模型

贷款组合的配置优化是商业银行资产管理的核心问题。针对该问题，从全部贷款组合整体风险和风险分散度两个角度，构建了基于CVaR和改进熵的全贷款组合优化模型。通过在比例熵中引入调整系数构建改进熵来衡量全部贷款组合的分散化程度，改进了比例熵约束必须给予每个企业一定贷款权重而造成过度分散化的弊端，使得全部贷款组合分散化的衡量更加合理。通过控制存量组合和增量组合叠加后的全部组合风险的情况下建立多目标规划模型，得到增量资产的最优配置。改变了流行研究仅仅控制增量风险的不足。在贷款收益率服从Laplace分布假定的基础上对全部贷款组合进行风险控制，符合金融资产收益率“尖峰肥尾”的特性，使得风险可以准确评估，改进了以正态分布为基础进行研究，不能准确拟合贷款收益率实际分布，进而无法合理估计风险的弊端。