沪市β—风险域分析及其投资组合策略

运用资本资产定价ＣＡＰＭ模型的β－系数风险测度原理,对沪市４００余只股票（基金）的投资风险敏感度进行了定位,并依据β值大小和性质划分证券组合区域,提出了基于β－风险域的投资组合策略,从而使投资组合的灵活性和有效性得到进一步的改善。     

β约束条件下的房地产投资组合优化模型

在现代经济生活中,风险是人们相当关注的一个问题。房地产业也是如此,而降低风险的主要实现方式,是通过多样化的组合投资来降低和消除非系统性风险,而系统性风险则通过风险资产的β系数表现出来。本文通过β系数的测度,建立了以组合投资风险最小化为目标的房地产投资组合优化模型。求解该二次凸规划模型,即可得到房地产投资组合的最佳方案。     

投资基金收益风险的数理分析

应用均值－方至理论分析了共同基金投资组合的风险和收益，证明了基金在维持较高期望收益的前提下，可通过分散投资实现总资产风险最低．     

投资组合虚拟无差异曲线模型最优化方法

在对沪市β-域划分的基础上,根据马柯威茨有效组合最优化原理,阐述了投资组合虚拟无差异曲线一般模型的求解思路,即无论是在允许卖空和非允许卖空条件下均可以从虚拟无差异模型的基本问题出发,前者从基本问题的求解即可达到最优组合;后者可在基本问题求解的基础上进行二次寻优求得最优组合.讨论了风险型和保守型投资者的投资组合模型及其求解方法.给出了基于β-风险域的投资组合最优化方法的应用例子.     

基于投资组合理论的房地产投资组合决策模型

现代投资组合理论具有分散风险、稳定收益的作用,被广泛地应用于房地产投资实践中。本文引入风险系数γp,以单位收益下风险最小为目标建立房地产投资组合决策模型,并用不可分散度量系数β将单项房地产投资的总风险分解为系统风险和非系统风险,进一步完善该模型,克服了传统决策方法的缺陷和不足,从理论角度解决了投资者的资金分配问题,以实现风险和收益的最佳组合。     

基于阿基米德Copula的投资组合风险分析

应用阿基米德Copula分析沪深股票市场投资组合风险,样本区间从2000年1月4日至2006年11月8日,共1639组有效数据．首先,由于金融数据不具有正态性,且是厚尾的,因而应用极值理论对边缘分布建模;然后,采用极大似然估计对给定的5个阿基米德Copula进行参数估计,从中选择能更好拟合实际数据相关性的Copula;最后,运用Monte Carlo模拟方法计算相应的风险价值（VaR）,确定最优的组合系数．结果表明,当组合系数β=0．33时,沪深股市投资组合风险最小．     

不同策略条件下的投资组合平均风险比较与分散

针对中国股市的现实, 根据投资者的投资偏好, 首先确定4个投资策略分别构造投资组合, 实证研究不同策略下投资组合平均风险的差异;其次,利用改进的间接分解模型分别计算各投资策略对应样本股的风险构成, 考察各策略的分散化效果．研究发现：不同策略组成的投资组合的平均风险存在明显差异;与从沪深两市中随机选择股票构造投资组合相比, 投资大盘蓝筹股能够使投资组合平均风险明显下降．对策略3和策略4而言, 30个股票构成的投资组合已经基本消除所有非系统风险,但协方差风险被分散掉的证据不足．     

β系数特性研究

在现代经济生活中，风险是人们相当关注的一个问题。市场行情瞬息万变的证券市场尤其如此。证券市场降低风险的主要实现方式，是通过多样化的组合投资来降低和消除非系统性风险，而系统性风险则通过风险资产的β系数表现出来，β系数是夏普提出的测度投资对象系统风险的重要指标，但其有效前提是β系数必须具有稳定性。本文研究探讨了β系数的含义、特征，β系数自估计方法及β系数的应用价值。     

基于一致性风险价值的投资组合优化模型研究

证券市场上收益率分布存在严重的偏峰厚尾现象;同时风险价值方法本身不符合次可加性．这使得进行组合优化时它的局部最优解并非全局最优．针对这些问题,我们从一致性风险度量理论出发,提出了一种新的风险度量技术——一致性风险价值——来度量投资组合的信用风险,在此基础上建立了一致性风险价值的投资组合优化模型,并运用线性规划技术进行组合优化．最后我们通过实证研究,发现运用基于一致性风险价值的优化模型进行投资组合的结果,优于运用基于风险价值的优化模型．     

含无风险投资的证券组合投资线性规划模型

在证券组合投资过程中,为了规避预期风险,投资者会将一部分资金存入银行．提出了一个含无风险投资的证券组合投资的区间数线性规划模型,并确定了其投资比例．该模型使证券组合投资理论更全面、更合理、更有效．     

基于混料试验设计的组合投资研究

以MARKOWITZH的证券投资理论为基础,考虑基于混料试验设计的证券投资组合研究．实证分析表明：在满足G一最优性的试验设计下,证券组合的最大风险达到最小,从而算得组合风险最小时的投资比例系数．     

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。     

带交易费的社保基金投资组合模型

为了研究社保基金投资证券的问题,在借鉴了现代投资组合理论的基础上,引入β系数区间量化资产风险,通过修改隶属函数刻画投资收益率及流动性水平。考虑其安全性特点的前提下,构建了带有交易费的社保基金证券投资组合模型,并且设计了改进的遗传算法对模型进行求解。采用2012年上证所的实际数据,应用此模型求得各风险资产和无风险资产的最佳投资比例,通过修改参数值,得到了不同情况下的最优投资策略,验证了模型的有效性和灵活性,得到了合理的结论。     

随机利率下有违约风险的最优投资组合

通过随机最优控制方法讨论随机利率下有违约风险的最优投资组合问题,用约化形式方法对违约风险建模,假定利率和信用利差都服从Cox-Ingersoll-Ross模型,将最优投资组合问题看作一个三维的随机最优控制问题,给出了相应的Hamilton-Jacobi—Bellman方程的显式解和最优投资策略．     

可能性投资组合模型

为克服随机可能性投资组合模型和可能性投资组合模型在拟合分布时未考虑相关因素,以至于不足以全面预测证券趋势的问题,将可能性测度应用到不足约束下的投资组合最优化思想中,把风险定义为不能实现的最低组合回报率的必要性测度,提出了可能性分位数投资组合模型和可能性模态法投资组合模型．两模型充分考虑了回报率间的相关关系及专家知识在决策中的重要作用．通过实证研究表明：利用两模型可以得到多样化的结果,更加适应我国的证券市场的发展;掌握了专家知识的量化方法对决策的影响．     

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.     

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。     

基于β值的风险测度模型选择

介绍了基于β值的现代投资组合理论及其演变模型,阐述了目前在我国证券市场上,由于交易费用不均、信息获取不对称等情况的存在,使得具有不同资金规模的投资者处于不同的风险水平。因此为了把握市场,不同的投资者必须采用不同的投资策略。最后运用具体的股票投资组合实例,分析了大中型机构投资者和中小投资者在投资组合方面的不同取向。     

一种改进的实数型遗传算法在多目标最优投资组合选择中的应用

根据信息论中熵的概念，提出用熵来度量投资组合对风险的分散能力．同时，在兼顾收益和风险的情况下，提出了一个新的多目标投资组合模型，并用改进的经典遗传算法求解该模型．实例分析表明，该模型及算法具有实际可行性。     

投资组合中多目标规划最优化数学模型的应用

本文通过对证券组合投资的预期收益率和投资风险进行综合定量分析,建立了证券组合投资的预期收益率和投资风险进行综合定量分析,建立了证券组合投资的预期收益率和投资风险两个目标均达到最优的多目标规划模型,并对模型进行分析,最后通过案例给出了模型的最优解.