行为证券组合投资决策方法研究

Shefrin和Statman(2000)在其创立的行为证券组合理论中从理论分析的角度提出了行为证券组合投资决策模型，但该模型没有考虑实用性：其一：证券组合是由多个基于某状态的或有债权组成的，而这类或有债权的定价常用一定困难；其二，在具有多个心理帐户的组合投资决策模型中，对该模型的求解有一定困难，为了提高行为证券组合理论的实用性，从以下两个方面开展了研究工作，首先，用实际证券构造行为证券组合，其二，将Lopes(1987)的SP／A理论扩展到多心理帐户情形，提出了容易求解的多心理帐户证券组合投资决策模型。     

基于改进IOWA组合模型的舰船装备维修费预测

针对诱导有序加权平均（induced ordered weighted averaging,IOWA）组合模型中,单项预测方法精度相同时诱导值可能存在多种不同排列顺序的问题,提出综合考虑预测方法的历史性能确定其唯一排序;针对实践中单项预测方法较多时,IOWA组合模型构建过程十分复杂的问题,通过构建适合于Matlab软件计算的最优化模型矩阵形式,降低计算复杂性;结合舰船装备维修费预测中样本小、预测方法多的特征,采用各单项预测方法的历史平均拟合精度来估计其预测期诱导值的排序,并以此计算组合预测值。最后实例说明了该方法的有效性。     

基于IOWA算子的模糊语言偏好矩阵排序方法

给出了方案之间比较的一种模糊语言标度及其相应的区间数表示形式。运用模糊语言标度构造出模糊语言偏好矩阵。利用导出的有序加权平均(IOWA)算子对模糊偏好信息进行集结,提出了一种基于IOWA算子的模糊语言偏好矩阵排序方法,并把该方法进一步运用于群体决策中的方案排序和择优。最后通过算例说明了该方法的可行性和实用性。     

基于认知风险价值的行为证券组合模型

考虑人的心理行为因素，利用价值函数描述了投资者的认知风险；以Copula联结函数、混合分布和Jacob矩阵,建立了多心理账户条件下证券组合决策的联合概率分布和关联结构；在Shefrin和Statman行为证券组合理论体系下，提出了一种基于认知风险价值的行为证券组合模型；算法释例结果表明，相对于传统的行为证券组合理论，该模型更为逼近证券组合决策的实际情景。     

基于Markov链的两心理账户BPT研究

针对投资者的有限理性特征，利用Markov链构造了投资者两心理账户之间的动态转换模型。描述了随机数量转换对投资者证券投资决策的影响机理，数据模拟与实证分析表明：基于Markov链的两心理账户BPT(行为证券组合理论)模型能够有效反应决策者的实际情景。     

基于多源密度信息集结算子的组合评价方法

基于密度加权平均（density weighted averaging, DWA）中间算子的集结性质,构建了面向组合评价的DWA For ce算子,该算子对用于“组合评价”的“甄别奖惩”思想进行了方法性的拓展,可通过参数的控制对“甄别奖惩”的程度进行无限级的调节。DWAFor ce算子具有适合组合评价问题的多种优良性质,并能对点数据或向量数据进行处理,同时具备了组合优化评价值或序值的集结结构。最后用一个算例验证了DWAFor ce算子的有效性及一些新颖的特征。     

证券组合投资决策:系统思考和实验设计

以证券组合投资决策问题为背景,引入二次曲线型效用函数,给出期望效用最大化数学模型,目标是保证证券中得到收益的期望值尽量大且方差尽量小.进一步从系统结构和功能角度,解释了马科威茨证券组合投资决策模型的不足,指出从复杂系统理论角度探讨才有可能解决本质问题.最后,应用配方均匀设计工具给出了组合投资问题实验设计方法.该方法可用于优化阶段求解,同样也可用于金融产品的设计阶段.     

基于跟踪误差的证券组合投资决策模型研究

假定投资管理者的证券组合和参考证券组合各自拥有自己的投资对象集 ,给出了一般情况下的基于跟踪误差的证券组合投资决策模型和模型的最优解 ,研究了对应最优投资策略的有效性和相对有效性 ,并对此最优投资策略进行了结构分析.     

一种确定最优证券组合的新方法

Markowitz资产组合均值方差理论是现代资产组合理论和金融理论的奠基石.本文在此基础上,借助于期望效用函数这个工具,有效地设计出了确定特定投资者最优投资组合的方法.     

一个基于模糊决策理论的投资组合模型

对清晰和模糊两种情况下的组合投资问题进行了研究 ,提出了相应的模型和求解方法 .模型以绝对偏差和代替方差 ,假定交易费用函数为 V-型函数 ,给出了将目标函数中含有非线性项或含有非线性约束的优化模型转化为线性规划问题的一个简便方法 ,不仅大大地简化了模型的计算 ,更重要的是使得在线解决大型组合投资问题成为可能 .投资者的主观意见反映在模糊情况的组合投资模型之中 .最后通过一个例子来说明本文所提出的方法 ,并对文中两个模型进行了对比分析     

基于深度学习算法的行为期权定价

针对一类考虑了投资者微观结构随机变迁、投资者行为存在羊群效应以及非理性情绪的高维行为资产价格模型,推导出行为期权定价偏微分方程,构建了基于深度学习算法的行为期权定价方法:首先,基于费曼卡兹公式推导出行为期权价格的迭代方程;然后,用神经网络来逼近迭代方程中的期权价格关于标的模型空间变量的梯度函数;最后,通过深度神经网络参...     

Grey Model of the Investment Portfolio Optimization

The theory of investment portfolio is a very important theory in the modern economical system. Based on the feature of the theory, the paper sets up new various kinds of models of investment portfolio, namely grey optimization models. These models are more practical and objective to existing problems.     

互联网上的投资组合选择

讨论基于Internet(Browser/WebServer方式)的投资组合选择系统.首先简要地介绍了Markowitz投资组合理论以及互联网上构建投资组合的意义,接着分析构建投资组合的几种基于Browser/WebServer的系统和给出网上投资组合系统的一个应用实例,最后提出在互联网上构建投资组合值得关注的几个问题.     

基于多期动态优化的银行资产组合决策模型

以银行各项资产组合收益最大化为目标函数,以VaR风险收益率为约束,以法律、法规和经营管理约束为条件,运用多期资产分配的逆向递推原理和非线性规划方法,建立了多期银行资产组合动态优化模型.一是通过逆向递推,使本期资产的最优配给建立在下一期资产的最优配给的基础上,解决了现有研究只是在单期里求解而忽略了各期之间的联系与影响的问题.二是考虑到本期的贷款收益率期望值将受到上一期贷款信用等级迁移的影响,利用不同等级贷款收益率期望值和一年期迁移概率矩阵,计算出各类企业各年份的相应的贷款收益率期望值及标准差,更加客观地反映了贷款的真实收益和风险,解决了现有研究只是简单求解各笔贷款收益率期望值或将其设为常数的问题.三是用贷款组合的VaR控制多期贷款的组合风险,解决了现有多期研究中对银行风险承受能力和资本监管的客观要求考虑不足的问题.     

基于信用迁移全部贷款组合优化下的新增单笔贷款决策模型

根据CreditMetrics信用风险迁移矩阵的时间效应和随机过程中的Brown运动来反映银行贷款风险的非系统因素,确定信贷资产风险随时间变动的数学关系;结合因子模型与Markowitz的均值-协方差模型,建立基于存量与增量组合累计风险的银行贷款决策模型.模型的基本原理是通过对决策前贷款存量组合的风险和收益率与其加入一笔新贷款后的总风险和总收益率的对比来决定是否发放该笔贷款.模型的主要特点:①综合反映贷款存量组合累计风险对贷款决策的直接影响,合理地考虑了贷款存量组合与贷款增量的关系;②信贷资产的信用风险由扰动项定量的表示出来,而不是像流行方法那样由于因子模型的扰动项的均值为零而直接将σ2ei设置为0;③把微观层次的风险与宏观经济变量联系起来,充分考虑宏观经济要素对微观个体还贷能力的重要影响,即综合考虑了市场风险和信用风险对信贷风险的影响.     

一个基于极大极小风险价值的组合投资模型

风险价值理论能够很好地从心理和行为方面综合考虑收益与风险之间的决策。本文将风险价值指标引入组合投资领域,通过极大极小风险价值,建立了相应的组合投资模型(MMRV),并与其他模型(MMR、MV)进行了比较分析。