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。     

带有Yager熵约束的方差-混合熵投资组合优化模型

通过引入可信性方法和Yager熵约束,建立以方差-混合熵（VHE）为风险度量的投资组合优化模型,通过上海证券交易所数据对均值-方差-混合熵模型（MVHEM）、均值-方差模型（MVM）和均值-混合熵（MHEM）模型进行实证比较分析。结果表明,本文所构建的模型可以较好地均衡方差和混合熵在风险控制方面的作用,Yager熵约束的引入可以进一步增强模型的稳定性,在控制风险水平的条件下实现了相对更高的累计收益。     

基于遗传算法的高阶矩投资组合模型研究

金融资产收益数据普遍具有非对称和尖峰厚尾的分布,传统的马克维茨投资组合模型仅仅考虑了均值和方差的约束,这在确定投资组合时是不充分的.考虑了三阶矩偏度和四阶矩峰度对投资组合的影响,假定交易费用为V-型函数,建立了均值-方差-偏度-峰度投资组合模型,鉴于多目标优化求解的复杂性,编写遗传算法程序求解这一高阶矩投资组合,最后给出了一个数值算例.     

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.     

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.     

基于均值-方差-偏度的供电公司购电组合策略

Markowitz于1952年提出了基于均值-方差的资产组合模型。现有的有关电力市场购售电组合的模型多是以此为研究基础的。然而,均值-方差模型一般假设电价函数服从正态分布,在实际电力市场中,这个假设是难以得到满足的。在此背景下,引入偏度,构造了均值-方差-偏度购电组合模型．供电公司可以采用该模型将购电量更合理地分配到各市场中,以兼顾最大化期望收益和最小化风险,从而为供电公司进行购电风险管理提供了新方法。最后提供的算例表明了所提模型的是合理、可行的.     

基于VaR约束不允许卖空的均值-方差投资组合优化

提出基于风险价值(VaR)约束且不允许卖空的均值-方差投资组合模型,结合序列二次规划方法和不等式组的旋转算法,计算出不同最低收益率所对应的最优投资策略。采用实例验证了上述算法的有效性,并证明在一定条件下,引入VaR约束条件可以降低投资风险。     

基于区间规划的投资组合模型

为了研究不确定环境下的投资组合问题,将模糊区间集合的概念引入投资组合模型中,利用证券组合投资的收益率极大化为目标,以投资组合模型中的β值和流动性为约束建立了一种区间规划投资组合模型(IMβL),利用区间数知识把区间规划投资组合模型(IMβL)转化为带参数的线性规划模型,该方法对投资者具有一定的参考价值和指导意义。     

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。     

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。     

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.     

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。     

开放式基金的流动性风险管理

对基金持有人未来赎回量的估算方法、资产流动性评估指标体系、与一定时期赎回需求相适应的投资组合的构造、从外部融资等开放式基金流动性风险管理的重要环节进行探讨,其中历史法、参考法、未来预测法、模拟法是估算未来赎回量的主要方法,股票流动性评估与投资组合变现能力评估是基金资产流动性评估的主要组成部分.     

带有基数限制的离散多因素投资组合模型

研究带有基数限制的离散多因素投资组合模型.与传统的投资组合模型不同的是,该模型中投资组合的决策变量是交易手数(整数),且限制资产投资的最大数目,其最优化模型是一个非线性整数规划问题.分别用随机产生的一组数据和来自纳斯达克的40只股票数据,利用拉格朗日松弛的混合分枝定界算法求解此模型,并用FORTRAN语言编程,数值结果表明该算法能有效求解此模型.     

带工业约束和交易费用的离散投资组合最优化

该文研究带有工业约束和凹的交易费函数的离散单因素投资组合模型.与传统的投资组合模型不同的是,该模型中投资组合的决策变量是交易手数(整数),其最优化模型是一个非线性整数规划问题.为此提出了一个基于拉格朗日松弛和连续松弛的混合分枝定界算法,而且分别采用股票市场的真实数据和随机产生的数据来测试该算法的有效性.     

基于模糊熵和Yager熵的投资组合优化模型

通过引入"可信度"作为模糊变量的计量方法,以模糊熵和Yager熵为基础构建了一个新的投资组合优化模型。数值模拟比较发现,在几乎不降低投资组合收益率的情况下,新模型在投资组合权重配置合理性方面改善明显。实证研究进一步表明:新模型可以有效分散投资风险,降低投资者在真实的金融市场中遭受重大损失的概率,可为投资者提供决策参考。     

具有现实约束的均值-VaR投资组合绩效评价

考虑交易成本、借款约束、上下界约束和基数约束等实际约束条件，提出了均值-VaR投资组合优化模型；该投资组合优化模型非常复杂，难以获得真实前沿面的解析解，给投资组合理论的应用带来了很大的困难，因此，进一步提出了具有实际约束的均值-VaR投资组合DEA绩效评价模型，通过构建DEA模型的前沿面来逼近真实前沿面，从而对构建的投资组合绩效评价模型进行效率评价；最后，运用上海证券市场的股票周交易数据进行实证研究.研究结果表明:随着样本数据量的增大，DEA前沿面逐渐接近于真实前沿面.