几种最优投资组合在有效边界上相对位置

讨论了均值-VaR、均值-AVaR、方差-均值比等风险-收益投资组合优化模型的最优解的有效性.基于Markowitz均值-方差模型和有效边界理论,证明了如果各模型的最优投资组合存在,则一定位于均值-方差有效边界上.计算了各投资组合模型最优解处的均值和标准差,根据计算结果讨论了各模型的最优投资组合在有效边界上的位置.特别地,均值-VaR模型的最优投资组合在有效边界上的位置与置信水平有关.     

基于模糊熵和模糊夏普比率的多阶段投资组合模型及实证

权衡投资的收益和风险并确定每种风险资产的投资比例是投资组合研究的重要内容之一。由于投资行为的长期性,使得多阶段投资组合问题成为研究热点。本文针对具有三角模糊收益的投资组合问题。使用模糊熵来衡量投资风险,使用模糊夏普比来衡量投资效率,并建立了基于模糊熵和模糊夏普比率的多阶段投资组合模型,进而采用理想点法将多目标模型转化为单一目标模型进行求解,最后实证分析表明该模型的实用性。     

基于风险管理模式下的最佳投资策略研究

在马柯威茨投资组合模型的改进模型—均值-CVaR模型的基础上,使用半方差来作为风险度量,即只考虑其投资在损失的一侧来做出新的投资组合优化模型,最后对均值-方差和均值-半方差模型的有效前沿进行证明,并以5支股票为实例做了实证分析.     

均值-半方差-熵投资组合优化模型

比较以方差为风险构建的均值-方差模型、以半方差为风险构建的均值-半方差模型、以绝对离差为风险构建的均值-离差模型可知，在同等收益水平下以半方差为风险最符合投资者心理的结论.引入熵构建均值-半方差-熵模型.实例分析结果表明，新模型能更全面地考虑股票市场中各种可能的不确定因素，在收益达到一定水平的基础上，为投资者提供更安全的投资方案.     

基于交易费用的均值-方差-熵投资组合模型

用方差和熵共同度量投资风险,并且考虑交易费用的影响,提出一种基于交易费用的均值-方差-熵的投资组合模型,并进一步讨论了熵在投资组合模型中所起的作用.通过对相关案例的求解与分析,验证了该模型的可行性及有效性.     

开放式基金的单阶段均值-方差模型

基于开放式基金的运行机制,对其最优投资组合问题建立了单阶段均值-方差模型,在赎回准备金有固定的比例的前提下,就是否存在无风险资产的投资进行了讨论,并推导出相应问题的最优解和有效前沿的表达式,同时还给出了含风险和预期收益的权衡参数ω的模型与一般均值-方差模型等价的充分必要条件.     

基于POT-VaR混合模型的投资组合风险分析

在简要分析金融产品投资组合理论的基础上,尝试将超门限极值法(POT)与传统VaR模型中的方差-协方差法相结合的方式,改进传统单纯基于投资组合计算历史收益率数据的VaR模型.通过划分沪深股价前100支股指期货高频收益率数据,运用POT-VaR混合模型进行实证研究.结果表明:该混合模型可以解决收益率方差估计随时间推移的动态问题,为降低投资组合市场风险提供科学的方法,对我国期货市场投资组合风险管理提供了可靠的依据.     

基于GA-FUZZY的投资组合满意度优化研究

在Markowitz均值-方差模型的基础上,利用隶属度函数转化了投资组合预期收益与风险方差的函数关系表达式,构建了在不同模糊目标、模糊约束权重系数下的模糊投资组合集成模型,引入遗传算法有效地解决了投资组合模糊最优满意度决策问题.并以我国资本市场三种最基本的金融资产开展实证分析,取得了较好的效果.     

房地产组合投资风险最小模型

房地产业的迅猛发展对房地产投资理论提出了新的要求.借鉴西方发达国家成熟的现代组合投资理论和成功的房地产投资经验,以风险-收益为核心思想,在房地产投资组合中引入了系统风险和非系统风险的概念.通过分析预期收益下,寻求风险最小的房地产组合投资模型,讨论了该模型的有关假设、模型中有关参数的确定,并进行实例分析,最终得出预期收益下,投资者通过调整投资组合策略,可使组合投资风险远远小于单项投资的结论.     

绝对离差风险下含有交易费的证券组合投资模型

鉴于均值-方差模型求解二次规划问题的复杂性,且实证表明方差不一定存在.用组合证券收益的平均绝对离差作为风险,考虑到收益最大与风险最小,建立数学模型,研究含有交易费的证券组合投资问题,并给出了算法.     

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。     

Portfolio Choice under the Mean-Variance Model with Parameter Uncertainty

Assuming the investor is uncertainty-aversion,the multiprior approach is applied to studying the problem of portfolio choice under the uncertainty about the expected return of risky asset based on the mean-variance model. By introducing a set of constraint constants to measure uncertainty degree of the estimated expected return,it built the max-min model of multi-prior portfolio,and utilized the Lagrange method to obtain the closed-form solution of the model,which was compared with the mean-variance model and the minimum-variance model; then,an empirical study was done based on the monthly returns over the period June 2011 to May 2014 of eight kinds of stocks in Shanghai Exchange 50 Index. Results showed,the weight of multi-prior portfolio was a weighted average of the weight of mean-variance portfolio and that of minimumvariance portfolio; the steady of multi-prior portfolio was strengthened compared with the mean-variance portfolio; the performance of multi-prior portfolio was greater than that of minimum-variance portfolio. The study demonstrates that the investor can improve the steady of multi-prior portfolio as well as its performance for some appropriate constraint constants.     

Stein-Stein模型的最优投资组合

在风险资产服从S te in-S te in模型的假设下,研究了幂效用函数的最优投资组合问题.利用动态规划方法通过H JB方程得到最优投资组合价值函数的显式解,并给出最优投资策略.     

A New Method of Portfolio Optimization Under Cumulative Prospect Theory

In this paper,the portfolio selection problem under Cumulative Prospect Theory(CPT) is investigated and a model of portfolio optimization is presented.This model is solved by coupling scenario generation techniques with a genetic algorithm.Moreover,an Adaptive Real-Coded Genetic Algorithm(ARCGA) is developed to find the optimal solution for the proposed model.Computational results show that the proposed method solves the portfolio selection model and that ARCGA is an effective and stable algorithm.We compare the portfolio choices of CPT investors based on various bootstrap techniques for scenario generation and empirically examine the effect of reference points on investment behavior.     

Heston模型的最优投资组合

在风险投资服从Heston模型的假设下,研究了幂效用函数的最优投资组合问题,利用动态规划方法通过HJB方程得到最优投资组合价值函数的显式解,并给出最优投资策略.     

动态均值-LEL投资组合选择模型

运用优化方法研究动态投资组合选择问题.在标准Black-Scholes型金融市场下,以受限期望损失(LEL)度量投资组合的风险,建立了动态均值-LEL投资组合选择模型,得到了最优投资组合策略和均值-LEL有效前沿的显式表达式.最后,结合算例说明了模型的求解方法,并得到以下结论:在相同的期望终端财富和投资组合策略下,在险价值(VaR)约是LEL的2~10倍.     

具有投资约束和亏损限制的投资组合管理模型

研究了财产保险公司的投资组合管理问题 ,建立了具有风格约束的金融规划模型 .通过加入投资约束和亏损限制 ,扩展了当前的模型 ,使得新模型对财产保险公司而言更具实际意义 .最后通过财产保险部门的一个数值实例验证了新模型的有效性 .     

限制投资下界的双目标风险证券组合模型及实证研究

许多研究所考虑的都是投资风险的最小化或投资收益的最大化,但对于一个典型的投资者而言,一方面希望收益率尽可能高,另一方面也希望风险尽可能小.因此,为了适应证券市场和实际操作需要以及投资者的喜好,分析了限制投资下界的双目标风险证券投资组合模型,并给予实例分析.     

基于进化规划的多目标投资组合选择模型研究

在Markowitz的均值－方差模型的基础上，讨论了股票价格中偏度的重要性，并由此引出了一个同时考虑均值、方差和偏度的多目标投资组合选择模型。提出了对该模型进行求解的进化规划算法，同时也说明了用进化规划方法处理多目标优化问题的合理性。用一个算例验证了采用进化规划技术求解多目标投资组合选择模型是有效的。     

完全市场情况下多阶段均值-VaR投资组合优化

将VaR风险度量方法拓展到多阶段投资组合优化,提出了完全市场情况下多阶段均值-VaR投资组合模型,该模型的目标函数不具有可分离性。采用嵌入式方法将不可分离的问题转化为可分离的,并运用动态规划方法得到了模型的解析解,即最优投资策略。通过一个算例验证了该模型和求解方法的有效性。