基于交易费用和绝对偏差的证券投资组合模型

在Markowitz均值-方差模型的基础上,在衡量组合收益时,考虑了交易费用;在衡量组合风险时,引入绝对偏差,建立了基于交易费用和绝对偏差的证券投资组合模型.实证分析的结果表明,该模型是有效的,与均值-方差模型相比,节省了计算时间,为投资者提供了一个简单实用的选择模型.     

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.     

带有模糊流动性约束的均值-方差-偏度-正弦熵投资组合优化模型

通过引入可信性偏度及模糊流动性约束,分别建立了同时满足随机不确定和模糊不确定情形下的均值-方差-偏度-正弦熵（M-V-S-SE）的投资组合模型和带有模糊流动性约束的均值-方差-偏度-正弦熵（M-V-S-L-SE）投资组合优化模型。然后运用马尔科夫方法求解模糊收益率,利用上海证券交易所数据进行实证研究。结果表明：模糊流动性约束的引入使得模型更加稳定,在提高收益、控制风险等方面更具有优势。     

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。     

证券投资组合中的熵优化模型研究

为了解决马科维茨(Markowitz)模型中以证券收益率的方差测度投资风险的局限性,基于熵以及差熵的概念,在研究其均值方差模型的基础上,提出用熵和差熵来作为风险的度量方法,从而建立了几种关于熵的证券投资组合优化模型,使对证券投资组合模型的研究和应用更加合理、客观.     

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.     

基本指数-最小下半方差投资组合优化研究

为了克服方差作为风险度量无法区分收益和损失的局限性,同时弥补经典均值-方差模型忽略了企业基本面状况的缺陷,该文结合下半方差和基本指数的优点,分别考虑1-、2-范数交易成本,构建了基于期望效用最大化的基本指数-最小下半方差投资组合模型(简称“FI-semiv模型”),并运用不等式组的旋转算法进行求解. 文章通过“滚动窗口”的方法,对FI-semiv模型进行了样本外检验与分析,并进一步将该模型与最小方差模型、最小下半方差模型和等比例投资模型的夏普比率进行对比. 结果表明:基于FI-semiv模型构建的投资组合的夏普比率得到了有效提高,FI-semiv投资组合的风险更小,投资效率更高.     

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。     

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.     

基于改进粒子群优化的投资组合模型研究

金融市场中投资者在应对不确定性风险的同时还要面临自身因素所导致的背景风险,在投资过程中存在许多不确定因素,而这些因素往往是模糊的.该文利用模糊集和可能性理论建立不同风险态度下含有背景风险的模糊不确定投资组合; 同时考虑投资者对风险的喜好、交易费用等,建立了不同风险态度下含有背景风险和交易费用的可能性均值-下半方差模型,并提出一种求解该模型的带有选择规则的粒子群算法.以上海证券交易所180指数随机选取的8支证券为例组成投资组合,给出数值算例,数值实验仿真结果表明了所提出的模型和方法的有效性、可靠性.     

均值-方差模型研究

文章探讨了投资组合风险规划模型,首先回顾了一般的均值-方差模型,在此基础上,对模型进行了拓展,提出了解方程的思想,最后通过案例实证分析得到组合的最优解.     

基于熵的单一指数投资组合模型的应用研究

在分析马科维茨的均值方差模型及威廉·夏普的单一指数模型的基础上：将熵的概念引入到证券投资的风险度量中，提出一种新的投资组合模型，并进行了实证研究     

含交易费用的证券组合投资的区间数线性规划模型

交易费用是证券交易过程中一个实际的、必不可少的因素,通过提出一个考虑交易费用的证券组合投资的区间数线性规划模型,并确定了其有效解.该模型使证券组合投资理论更接近于实际,使投资决策更合理、更有效.     

摩擦市场下买空-卖空投资组合选择的优化方法

在假设投资者是风险厌恶的前提下,提出了一种新的买空-卖空投资组合选择模型,并考虑了交易费这种摩擦.采用极大熵方法对模型进行优化,并给出这一问题的数值解法.实证分析表明,投资者最低满意收益率的高低直接决定了人们对风险的控制程度,且投资的风险与投资者的最低满意收益率是正相关的.     

基于最小信息熵—最大增值熵的投资组合优化模型

针对Markowitz的均值-方差模型的缺陷,用信息熵代替方差度量风险,用反映资金的增值速度的增值熵代替均值,提出了一种新型投资组合模型——最小信息熵-最大增值熵模型,并通过多目标决策方法中的模糊集理论对模型进行求解。同时,给出了通过引入权重系数,将原模型转化为了具有单一目标函数的求解方法。最后通过上海证券交易所的实际数据验证了模型的可行性和有效性。     

非负定方差阵下含有交易费的证券组合投资模型

证券投资问题的传统研究方法中,一般假定用于度量证券组合投资风险的方差阵为正定矩阵,且不考虑证券投资中不可回避的交易费,我们将条件放宽为方差阵为非负定且考虑交易费,对证券组合投资模型进行研究。     

含交易费用和机会约束的投资组合模型

在证券收益率服从正态分布的前提下,建立了有交易费用存在时的机会约束下的均值一标准差投资组合模型,讨论了最优解的存在性和唯一性．然后在均值一方差模型有效边界的基础上引入机会约束,得到了该模型的有效边界及其最优解,最后举例予以说明．     

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.     

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.