基于背景风险的个人投资者投资决策研究

【目的】Markwitz均值-方差模型认为投资者是价格的接受者,但在真实的证券市场中,机构投资者决策总是会对市场价格产生一定的影响,与此同时,传统模型通常忽略收入和其他因素给投资者带来的风险,因此在投资决策中需要考虑背景风险。【方法】首先构建了含背景风险的多投资者投资组合模型并求解,然后基于羊群效应理论运用该模型得到了个人投资者最优投资决策,最后,通过实证分析重点研究了个人投资者受机构投资者决策影响程度随背景风险偏好度变化情况。【结果】考虑了背景风险后个人投资者的最优决策受机构投资者影响更大,同时随着个人投资者背景风险偏好度增加,该受影响程度降低。因此,如果忽视背景风险,那么可能会低估羊群效应发生的概率或者显著程度进而加剧证券市场波动。【结论】上述结果既有利于个人投资者更科学、合理地决策,又有助于政府有效监管和防范羊群效应的发生。     

缺失数据下半参数回归模型的局部线性光滑

在缺失响应变量的不完全数据下,对半参数回归模型进行研究.利用最小二乘和局部线性回归拟合方法建立缺失数据下半参数回归模型参数分量和非参数分量的局部线性估计.在适当的条件下,得到^βn,^nσ的渐近正态性和^gn(t)最优弱收敛速度.     

基于样条函数的时空加权回归模型变量选择

为了提高时空加权回归模型的预测精度,增强时空加权回归模型的可解释性,选择对因变量具有显著影响的重要变量已成为当今统计分析中一个重要研究课题。首先对时空加权回归模型的系数使用样条函数作出逼近,其次在最小二乘的理论基础上,根据SCAD惩罚理论对时空加权回归模型各变量所对应的系数进行处理,并利用BIC准则来选择调谐参数λ,最终通过迭代算法来选择出对时空加权回归模型有用的变量,剔除掉影响模型准确性的变量,达到精简模型、提高预测精度的目的。
     

时空加权回归模型的非平稳性检验

时空数据具有空间非平稳性和时间相关性的特征,单纯考虑空间因素或时间因素,用地理加权回归模型或时间加权回归模型来拟合时空数据,其分析结果不能全面反映时空数据的真实特征．时空加权回归模型通过在线性回归模型中假定回归系数为地理位置和观测时刻的函数,将数据的时空特性纳入到模型中,为探索回归关系的时空平稳性创造了条件．基于加权最小二乘估计理论,给出了时空加权回归模型回归关系的空间平稳性检验和时间相关性检验方法．     

兼容移动市场下的多期模糊投资组合优化模型

【目的】理性的投资决策需要满足风险收益均衡目的,同时还需要考虑很多标准,从而使得投资组合优化模型更贴合实际。【方法】根据市场发展趋势的风险偏好以及风险收益权衡原则,运用模糊的方法给出模糊收益率。【结果】假设收益率为兼容移动市场下的非对称三角模糊变量,不仅给出了一种新型的多期模糊投资组合优化模型,而且在模型中还考虑了交易成本、多元化程度等因素。【结论】最后选取中国股票市场的 8 支股票数据,用遗传算法进行了实证分析,还对结果进行了对比,证实兼容移动的市场因素的模型更符合实际的金融市场。
     

地理加权回归模型及其拟合

给出了一般的地理加权回归模型,由加权最小二乘原理,并给出了地理加权回归模型的拟合方法,以及与之相关的确定窗宽参数的交叉确认法.     

混合地理加权回归模型的两种估计

混合地理加权回归模型系数特征是部分回归系数为未知常数,而其它回归系数为地理位置的未知函数.基于这一系数特征,给出反馈和两步估计两种简单有效的方法,对模型中的因变量做了估计.     

时空地理加权回归模型及其拟合

基于加权最小二乘原理,给出了时空地理加权回归模型的拟合方法,以及与之相关的权函数选取原则和确定窗宽参数的交叉确认法.     

GWR模型中权函数的选取与窗宽参数的确定

以地理加权回归模型为基础,通过假定其中回归变量的系数是地理位置的任意函数,给出了选取权函数的原则和确定窗宽参数的交叉确认法,并且讨论了它们的作用.     

时空加权回归模型局部线性估计的渐近性质

在模型分析中,对未知参数的估计及其相关性质的研究甚为重要。首先通过假定时空加权回归模型的回归系数是时空位置的函数,给出了时空加权回归模型的一种局部线性估计方法。其次,在假设I~V及引理1下,研究了由此估计方法得到的第p个系数函数估计量所具有的渐近条件性质。最后,证明了第p个系数函数估计量的渐近条件偏差和渐近条件方差。结果表明该估计具有良好的表现。