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     

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。     

模糊证券投资组合的期望值模型

讨论了当投资的预期收益率和风险损失率为模糊变量时,证券投资组合模型的优化问题.建立了证券投资组合决策系统的期望值模型,并设计了基于模糊模拟的遗传算法进行求解.该方法有效地解决了模糊证券投资组合问题.     

证券组合投资选择模型的模糊优化

以证券组合的期望收益率及风险损失率为目标函数，研究了在这两个目标下证券投资组合的模糊模型及其优化问题，并利用S型隶属函数将模型转化为普通线性规划模型进行求解，最后给出了一个具体的例子来阐述方法的有效性．     

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。     

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。     

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.     

最优证券组合的选取及算法研究

设计出了一个比较理想的有效证券组合选取策略，重点把遗传算法（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ）引入证券组合理论，并对Ｍａｒｋｏｗ ｉｔｚ模型设计了一套求解算法，有效解决了Ｍａｒｋｏｗ ｉｔｚ模型中协方差矩阵不可逆时的求解问题。     

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。     

模糊数证券组合投资选择模型与求解

针对预期收益率与风险损失率为模糊数时,建立了一种具有模糊系数的证券组合投资选择模型.利用一种对模糊数排序的方法,将模型转化为传统的线性规划问题求解.     

组合证券投资的多选少模型及其有效边界研究

本文引入了可导出比Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ模型更优的组合证券投资策略的多选少模型，研究了该模型的最优解的结构及有效边界的性质，导出了有效边界的确定方法。本文的结论和方法对组合证券投资决策具有理论和实践意义     

有交易成本的组合证券投资

分析了交易成本在证券组合投资中的作用，建立了考虑交易成本组合投资最优化模型；讨论了交易成本对有效边界的影响，给出最优投资比例公式；并讨论了有无风险证券加入证券组合时的投资有效边界；最后通过释例进行了说明。     

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。     

证券组合投资决策的两种最优化方法

在介绍证券组合投资的基本理论和计算方法的基础上，提出了一种采用效用函数寻找证券组合的决策模型；然后，将此模型与条件极值优化模型作比较分析，结果表明这种新的模型在一定条件下更有效。     

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。     

允许卖空条件下证券投资组合的区间数线性规划问题

针对市场上允许卖空的情况下,提出了证券投资组合的区间数线性规划模型,通过区间数线性规划问题中的目标函数优化水平α和约束水平η,给出了证券投资组合的区间线性优化的数学转化模型,从而将目标函数和约束条件均为区间数的不确定线性规划问题转化为确定性的线性规划问题并求解.最后通过实例说明了此方法的可行性.     

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.     

证券组合有效前沿性质的进一步研究

在Markowitz均值—方差模型的基础上，对证券组合中带有交易成本和风险偏好的有效前沿进行了研究，并且给出了带有交易成本和风险偏好的有效前沿上的证券组合的一些新性质，同时在平面(σp^2，Rp)上与不存在交易成本和风险偏好有效前沿的位置进行了比较，得到了带有交易成本的有效前沿向右上方漂移和开口变小的结论，这对实际证券投资决策有一定的指导意义。     

考虑有交易成本的证券组合的有效前沿研究

利用均值一方差模型，讨论了有交易成本的证券组合的有效前沿问题，并给出了有交易成本的n种风险资产的证券组合以及n种风险资产与一种无风险资产的证券组合的有效前沿特性的两个结论．该研究不同于CAPM那样的一般均衡模型，不需要假设市场是否达到一般均衡的条件，使投资组合有效前沿问题的研究结论更贴近于实际．     

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.