证券组合的模糊优化

在双目标有价证券选择基础上,将模糊概念运用于有价证券组合选择,按投资者给定的期望目标及容差,以隶属度为目标函数,讨论了线性隶属函数与非线性隶属函数模型·当隶属函数在[0,1]之间取值时,两模型的解无大的差异,并反映出投资者的满意程度·与线性隶属函数相比,非线性隶属函数的参数对应收益率及风险的模糊尺度,其取值越大,模糊尺度越小,能更好地反映出投资者对目标值的取值意图·依据深圳股票市场10只股票收益率数据,采用进化规划进行优化计算,并验证模型的有效性·     

用遗传算法求解全系数模糊证券投资组合模型

利用模糊数来描述某种证券的期望收益率和风险损失率,从而建立了一种全系数模糊证券投资组合模型,并讨论了利用模糊约束满意度将模型转化为普通规划模型的方法.进一步设计了一种遗传算法对该模型进行求解,最后给出了一个具体的例子来阐述方法的有效性.     

一类模糊证券组合投资的最优模型

为了体现投资者对期望水平的满意度,以最小风险对应的最大方差系数为目标,期望临界收益率为约束,建立一类新的模糊证券组合投资的最优模型。运用模糊优化和进化规划方法,研究新风险概念下的模糊证券组合选择,并给出了其相应算法。     

证券组合投资选择模型的约束满意度解

利用模糊数来描述证券组合的预期收益率和风险损失率，对证券组合投资问题建立了一种模糊线性规划模型，并讨论了利用模糊约束满意度将模型转化为普通线性规划模型的方法，最后给出了一个具体的例子。     

模糊数证券组合投资选择模型与求解

针对预期收益率与风险损失率为模糊数时,建立了一种具有模糊系数的证券组合投资选择模型.利用一种对模糊数排序的方法,将模型转化为传统的线性规划问题求解.     

证券投资组合的模糊M-V模型

假设证券的收益率为模糊随机变量 ,在考虑不存在无风险收益证券 ,且允许卖空时 ,提出了证券投资组合的模糊M V模型 .进一步 ,在α水平下 ,给出了模糊M V模型的一个解析解 ,并且讨论了证券组合的有效边缘随机水平α改变时的变化情况 ,Markowitz的M v模型为本模型的特殊情况     

证券投资组合的模糊Ｍ—Ｖ模型

假设证券的收益率为模糊随机变量，在考虑不存在无风险收益证券，且允许卖空时，提出了证券投资组合的模糊Ｍ—Ｖ模型．进一步，在α水平下，给出了模糊Ｍ—Ｖ模型的一个解析解，并且讨论了证券组合的有效边缘随机水平α改变时的变化情况，Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ的Ｍ—ｖ模型为本模型的特殊情况。     

模糊证券投资组合的期望值模型

讨论了当投资的预期收益率和风险损失率为模糊变量时,证券投资组合模型的优化问题.建立了证券投资组合决策系统的期望值模型,并设计了基于模糊模拟的遗传算法进行求解.该方法有效地解决了模糊证券投资组合问题.     

基于模糊数的证券投资组合最优化模型

利用模糊数处理不确定性信息,建立了以总风险最小为目标函数的证券投资组合优化模型.在给定的截集下,借助模糊数大小的概率比较,将模糊优化模型转化为不等式约束下的线性规划模型.利用Matlab编程解得了其最优投资方案,并阐述了该方法的可行性.     

证券投资组合风险与优化数学分析

将数学优化思想引入证券组合风险分析 ,以离差测度证券组合风险 ;提出了求解给定期望收益率下最小风险投资组合的一般解法 ;建立了非线性规划模型 ,并针对 6种典型股票 ,对在多水平期望收益率下的组合方案给予分析。     

证券投资决策模型在投资基金中的应用

以组合证券投资理论为根据论述基金的投资原理,建立基金管理决策模型与基金组合投资决策模型,并对各模型进行比较分析。     

基于模糊线性规划的证券组合投资优化研究

怎样选择一个比较满意的证券投资组合,在一定条件下实现一个最有效率的风险一收益搭配,是证券组合投资优化问题的关键。文中利用L-R模糊数来描述了某证券的期望收益率和风险损失率,从而对证券组合投资问题建立了一种模糊线性规划模型,并给出了模型的求解方法,试图优化证券的投资组合,最后给出了一个算例。     

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.     

带有流动性的模糊投资组合优化模型

用三角模糊数描述证券的收益率,同时基于流动性与证券收益之间存在的负相关关系,设置流动性的效用函数,从而建立一种考虑流动性的多目标投资组合优化模型,再将多目标模型转化为单目标模型,用Lagrange乘子法求解并进行数值试验.     

基于信息熵的投资组合模型

本文用信息熵来代替协方差矩阵度量投资的风险,大大简化了模型的计算。在模糊环境下对模型进行求解,将投资者的愿望反映在投资组合中。     

模糊期望值证劵投资组合模型研究和实证分析

着眼于研究不确定环境下的投资组合问题,讨论了模糊期望值模型,创新点是把协方差引入到风险度量里面,建立一个群投资组合选择模型;选取"上证50指数"中的19支成份股进行实证分析,结合遗传算法,通过运用MATLAB软件编程得到了3种投资者各自应该采取的最优投资组合。     

相对模糊利率下的带投资的风险模型

考虑保费、理赔额与模糊利率之间存在隶属函数,建立了部分初始资金进行投资的相对模糊利率风险模型,得到了该模型最终破产概率的一般表达式和破产概率的上界.该模型符合保险公司的实际运营情况,可为保险公司有效控制破产风险提供理论依据.