基于BE-散度的不确定投资组合优化问题的等价形式

对于投资组合的优化问题,当目标函数和约束条件中具有不确定性时,应用Burg entropy-散度(BE-散度)理论、测度转化、对偶理论等将这类问题等价为在经验分布p_0下不具有鲁棒性的投资组合优化问题.具体地,将优化模型中的约束函数,利用经验数据得到经验分布,考虑经验分布与未知分布的Burg entropy-散度的距离,构造分布p的不确定集,对于定义在不确定集上的目标函数和约束函数,利用测度转换,将参数对于未知分布的极小化问题转化为似然比对于经验分布的凸优化问题,应用对偶理论得到等价的约束函数,从而得到分布鲁棒投资组合优化问题的等价形式.     

基于JS-散度的不确定概率约束优化方法

在分布鲁棒优化的思想基础上,考虑到JS-散度是测量两个概率分布相似性的特点,利用经验数据得到经验分布p_0,考虑经验分布p_0与未知分布p的JS-散度的距离,构造分布p的不确定集,该不确定集缩减了分布p的不确定性.对于定义在不确集下的概率约束优化问题,利用测度转换,将参数ξ对于未知分布p的极小化问题转化为似然比l(ξ)对于经验分布p_0的凸优化问题,应用对偶理论得到求解这一类不确定概率约束优化问题的方法.     

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。     

基于正弦熵的均值-风险模型

就不确定环境下投资组合问题探讨了最小化正弦熵模型.基于收益服从不确定分布,从投资者利益出发建立带有收益和风险的投资组合模型.为求解在不确定环境下的模型,通过数值积分法设计了混合智能算法,最后通过数值例子验证模型和算法的有效性.     

隐Makrov机制转移与随机时间水平下的多期资产配置

在状态部分可观测的金融市场中,研究了投资活动终止时间不确定的多阶段均值-方差投资组合选择问题。假定市场存在有限个不可观测状态,利用离散时间时变隐Markov链描述不可观测状态的变化过程;无风险资产在各个阶段的收益率依赖于可观测市场状态;风险资产在各阶段的收益率同时依赖于可观测和不可观测市场状态。通过构造充分统计量,部分信息下的投资组合选择问题等价地转化为了完全信息下的优化问题。再利用动态规划方法和拉格朗日对偶原理,得到了最优资产组合策略和有效边界的解析表达式。     

允许卖空条件下证券投资组合的区间数线性规划问题

针对市场上允许卖空的情况下,提出了证券投资组合的区间数线性规划模型,通过区间数线性规划问题中的目标函数优化水平α和约束水平η,给出了证券投资组合的区间线性优化的数学转化模型,从而将目标函数和约束条件均为区间数的不确定线性规划问题转化为确定性的线性规划问题并求解.最后通过实例说明了此方法的可行性.     

一种VaR度量下基于OWGA算子的区间数组合投资模型

本文建立了VaR度量下基于OWGA算子的区间数多目标组合投资模型.通过引入乐观系数将区间数组合投资模型转化为确定型组合投资模型,利用目标函数偏好水平将多目标组合投资模型转化为单目标组合投资模型,并引入0-1变量对模型进行求解.最后通过算例分析了OWGA加权向量,置信水平及目标函数偏好水平对决策结果的影响,并说明了模型的可行性和有效性.     

能力导向下的模糊项目组合优化

项目组合选择是项目组合管理的核心内容,是确保企业战略目标实现的重要方面.创新型企业的独特发展特征,决定企业的项目组合管理活动必须重视员工能力这一关键因素.值得注意的是在对员工能力进行评价时,能力值的刻画受到大量不确定因素的影响.为了处理能力分布信息部分已知的情形,用参数区间值分布刻画问题中的不确定参数,并构建了一个项目组合选择的最大可信性模型.进一步讨论项目组合收益和人力资源约束的转化并得到原模型的等价参数规划形式.最后通过算例分析说明所提出模型和方法的有效性.     

极端事件冲击下含糊厌恶投资者的最优投资组合选择问题

研究了在极端事件冲击下含糊厌恶投资者的最优投资组合问题,其中,投资者不仅对损失风险是厌恶的而且对模型不确定也是厌恶的.首先,利用随机微分方程理论,对含糊厌恶投资者的最优期望效用进行刻画.其次,利用动态规划原理,建立最优消费和投资策略所满足的HJB方程.再次,利用市场分解的方法解出HJB方程,获得投资者最优消费和投资策略的显示解.最后,通过数值模拟,分析了含糊厌恶、风险厌恶和跳对投资者最优投资组合选择问题的影响.     

基于CVaR约束的分布鲁棒投资组合优化问题的等价形式

在许多实际问题中经常通过优化模型来指导决策.在这些模型中,存在着需要指定或估计的参数.而这些参数作为随机变量要限制在一个分布集合内,保守决策综合考虑了集合中分布最坏的情况下进行的优化求解.所以,此类问题的关键就是不确定集的构造.在本文中,研究了概率分布集合由JS-散度定义的CVaR分布鲁棒优化问题.对目标函数中的期望值函数,经过适当的度量测度的选取、Lagrange对偶理论将问题转化为经验分布下的约束优化问题,从而得到期望值函数的等价形式.对于约束中的CVaR函数,类似的方法也可以得到其等价形式.因此,最终可得到基于JS-散度的CVaR分布鲁棒投资组合优化问题的等价形式.     

基于变分贝叶斯理论的不确定厚尾噪声滤波方法

为了解决非线性滤波中量测噪声呈厚尾分布且统计特性不确定的问题,提出一种基于Pearson Type VII分布的自适应滤波算法.针对传统鲁棒卡尔曼滤波器因尺度矩阵和自由度参数固定不变而无法自适应调整的问题,以容积卡尔曼滤波器为基础,选择Pearson Type VII分布对厚尾噪声进行建模,将传统鲁棒滤波固定自由度参数的估计转化为Pearson Type VII分布中可自适应调整的双自由度参数的估计,并通过inverse Wishart和Gamma分布描述尺度矩阵、双自由度参数和辅助参数的先验分布,利用遗忘因子对各参数进行时间更新;基于变分贝叶斯理论,对系统状态、尺度矩阵、双自由度参数和辅助参数形成的联合后验概率密度函数进行变分迭代,实现对系统状态和未知厚尾噪声的联合估计.仿真结果表明,在不确定厚尾噪声条件下,本文算法的滤波精度高于传统鲁棒容积卡尔曼滤波.     

有交易费用和高阶矩的最优投资组合问题

讨论了有交易费用的、包括偏度和峰度在内的高阶矩约束的多目标最优投资组合选择模型.将该模型转化为单目标最优化问题,利用线性逼近的方法讨论了在有交易费用时规划问题的近似转化;给出了具体算例;分析了参数对最优目标的影响.     

基于扩张状态观测器的一类未知非线性不确定系统滑模控制

研究了基于扩张状态观测器的一类n阶未知非线性不确定系统的滑模控制问题.在系统状态已知的前提下,利用滑模控制思想将一个n阶未知非线性不确定系统方程转化为一个关于切换曲面函数的一阶非线性方程,然后利用二阶扩张状态观测器来估计转化后的一阶非线性方程的非线性函数和扰动.为了消除滑模控制项所带来的抖振,引入边界层.利用Lyapunov函数证明了系统的稳定性,完成了系统输出跟随系统输入的目的.由于系统中存在扩张状态观测器,本文的控制方法不依赖于被控对象的数学模型,具有很强的鲁棒性.仿真的结果表明了本文方法的可行性.     

一类半方差模型的投资组合问题

把离散半方差模型投资组合问题,推广到连续时间情形.引进恰当的状态约束,将原问题转化为一个有约束的随机最优控制问题.利用经典Lagrange理论,将其进一步转化为无约束随机LQ(Linear Quadratic)最优控制问题.进而借助优化技术计算半方差模型投资组合问题的最优投资决策.     

市场摩擦条件下基于谱风险度量的投资组合优化模型

设计并得到了对数型风险谱函数,构造了谱风险度量。在谱风险度量的基础上,分析并引入了实际股票市场中的市场摩擦、资产配置权重限制等约束条件,利用收益率总体分布的经验分布,建立了投资组合优化模型,并将模型转化为易求解且具有稳健性的非线性优化模型。实证分析表明,市场摩擦中交易费用条件的降低可以在保障收益不变的同时大幅度的降低投资组合风险。同时,所建立的投资组合优化模型也可以合理有效地进行投资组合配置。     

一类不确定切换系统的鲁棒保成本控制

研究了一类不确定切换系统的鲁棒保成本控制问题.将状态矩阵和控制输入矩阵中同时含有未知、有界不确定性的一类切换系统转化为动态区间系统.利用线性矩阵不等式技术,给出了在任意切换策略下,不确定切换系统稳定的充分条件,且使得二次型成本函数具有较小上界.此方法把确定多个矩阵不等式解的复杂问题简化为求解一个LMI的问题,大大减少了计算量,同时具有较小的保守性.仿真结果表明该方法的有效性.     

三阶随机占优风险控制下的投资组合优化模型

在分析DentchevaRuszczynski(2006)提出的基于二阶随机占优约束的投资组合优化模型的基础上,构建了三阶随机占优约束下的绝对风险厌恶递减型投资组合模型.该模型在投资组合的收益率三阶随机占优于基准参考组合的收益率约束下,最大化投资组合的期望收益率,离散分布情形可以转化为二次规划问题.该方法与均值–风险模型和效用函数模型相比具有重要的优势.利用上海证券市场的实际交易数据验证了该模型的有效性和实用性,实证分析结果表明,该模型既能实现较小的跟踪误差,也能实现一定的超额收益.     

具有风险的供应商选择中延迟成本的计算算法

针对供应商选择问题中面临的不确定情况,以及采购过程中可能遇到随机延迟的现状,应用连续型随机变量离散化的方法,将不同供应商延迟周期的组合问题转化为所有供应商总的延迟周期的组合问题,从而减少了组合的数量.利用卷积公式证明了参数相同和参数互不相同两种情形下,m个服从指数分布的随机变量的求和密度函数,并且利用条件期望估计了每种情景下的延迟成本.最后,给出了所有供应商总延迟周期在不同情形下的延迟成本的算法。     

收益率为模糊数带弹性约束条件的组合选择模型

证券市场中不确定的信息具有模糊性．将收益率视为梯形模糊数,分别用模糊数的可能性均值和平均绝对偏差来表示投资组合的收益和风险,考虑到目标函数和约束条件具有弹性,建立了模糊线性规划组合投资模型。并转化为普通线性规划问题求解。最后给出了数值计算实例．     

椭球不确定集下的投资组合鲁棒优化模型

对于含有不确定参数的采用CVaR风险度量的投资组合模型,基于鲁棒优化理论的最新进展,结合统计或时间序列,构造形式较为简单的椭球不确定集作为对参数不确定性的近似,把原问题转化为易于求解的确定型最优化问题,解决了该模型由于参数具有不确定性所造成的缺陷,得到鲁棒性与最优性都较为满意的解.通过市场数据对模型的可操作性和实用性进行验证.