基于UOWA算子的区间数证券组合投资模型研究

通过建立基于UOWA算子的区间数证券组合投资模型,引入目标函数偏好水平、约束条件满足水平将区间数线性规划问题转化成确定型的混合整数规划问题,投资者可依据个人风险偏好及客观情况,给定相关参数的估计值,从而得到相应情况下的有效投资策略.最后通过实例,说明了模型具有可行性和良好的决策弹性.     

IC—OWGA算子及其在区间数群决策中的应用

基于IOWGA算子和C—OWGA算子，提出一种IC—OWGA算子，讨论了该算子的优良性质．针对区间数互反判断矩阵提出一种连续偏好矩阵的概念，定义了一种DIC—OWGA算子，并给出了一种基于该算子的区间数群决策方法，最后通过算例说明了该方法的可行性．     

一种基于区间数的投资组合选择模型

利用区间数理论,建立了模糊环境下以证券组合投资的模糊期望收益率为极大化目标函数,以组合投资的风险、流动性为约束条件的区间规划投资模型,给出了模型求解的方法,并通过实例分析,验证模型的有效性.     

VAR度量下基于C-OWA算子的区间数组合投资模型

考虑资本结构因子和交易费用,提出VAR度量下基于C-OWA算子的区间数组合投资模型,通过引入目标函数偏好水平将该模型转化为混合整数规划模型进行求解,得到相应有效投资方案,并对OWA权向量、置信水平和目标偏好水平进行分析,使证券组合投资决策更具柔性.最后通过算例分析说明了模型的有效性和可行性.     

基于区间数距离和ICOWA算子的变权区间组合预测模型

针对预测值为区间数形式,将区间数距离和诱导连续有序加权平均算子ICOWA结合,以ICOWA算子下实际预测序列与组合预测序列的距离最小为准则,构建了变权组合预测模型,并证明了模型的非劣性.最后,通过实例说明了模型能够有效提高预测精度.     

基于区间数理论的投资组合模型及其解法

利用区间数理论建立模糊环境下的投资组合模型,并给出模型的求解方法.决策者可以通过修改参数获得符合投资者意愿的策略.     

基于区间数距离的区间组合预测模型

针对预测值为区间数形式,引入区间数距离,提出一种确定区间组合预测权系数的方法.给出两个区间序列的距离公式,以实际观测序列与组合预测序列的距离最小为准则,建立规划模型,求解得到权系数.最后,通过实例,证明模型能够有效提高预测的精度.     

基于VaR控制下的动态优化投资组合

本文应用的动态优化投资组合模型是在VaR的约束下,调整投资组合的配置,使期望收益达到最大.基于投资组合中每一种资产的收益率序列,模型在不断变化的数据窗口下,首先估计模型参数,然后求解优化模型,得到每日投资组合中风险资产在VAR约束下的最优配置和借贷比率.这种方法对构筑新的风险资产投资组合的决策,以及对已有投资组合中资产配置的优化具有重要的指导意义.选取中国A股市场的4只股票,在收益率服从正态分布的假定下,确定投资组合中的资产配置以及借贷比率,并且讨论了模型参数的敏感性.     

基于极端损失的投资组合VaR方法

根据g-h分布的统计特性,提出了基于投资组合极端损失的VaR计算方法——g-h VaR法,该方法结合了分析方法、历史模拟方法和极值理论方法的优点,能够较好地处理组合回报的不对称现象的厚尾现象．证券市场的实证研究表明,该方法优于常用的δ-正态方法．     

含交易费用的证券组合投资的区间数线性规划模型

交易费用是证券交易过程中一个实际的、必不可少的因素,通过提出一个考虑交易费用的证券组合投资的区间数线性规划模型,并确定了其有效解.该模型使证券组合投资理论更接近于实际,使投资决策更合理、更有效.     

Copula度量投资组合VaR的应用研究

本文主要研究Copula理论在投资组合风险管理中的应用．简要的介绍了Copula定义和Sklar定理的一些性质，重点介绍了Gaussianl-Copula、t-Copula以及Gumble Copula函数的形式，选取上证综指和深证成指作为研究对象，在等权重投资组合的假设下，结合Copula函数，计算出在不同置信水平下的VaR值．     

金融风险度量VaR方法及其应用

风险价值(VaR)是近年来受到国际金融界广泛支持和认可的一种度量金融风险的工具.本文介绍了VaR的基本原理、VaR的计算方法,并且比较了各种计算方法的优缺点及发展方向,阐述了将VaR方法引入中国金融风险管理领域对我国的金融市场建设的重大意义.     

机会约束下不允许无风险借入的均值-VaR投资组合模型的再研究

文章在投资组合回报率服从正态分布的前提下,建立了允许无风险借出但不允许无风险借入的具有投资机会约束的均值-VaR投资组合模型,讨论模型最优解的存在唯一性,并指出最优解的位置.     

基于遗传算法的VaR约束下证券组合模型仿真

在经典的Markowitz证券投资模型的基础上,加入目前在投资领域中广泛应用的风险价值VaR,建立一个以投资回报收益率标准差为目标,以VaR和收益为约束条件的投资组合模型.在正态分布的假设下,将目标函数中非线性约束进行简化.利用遗传算法对该模型进行计算机仿真,取得了良好的效果,解的结果既满足了VaR约束条件,又满足了不同投资者不同收益需求.     

引入风险价值约束的投资组合理论

风险价值(VaR)是近年来最为流行的风险管理工具．本文在无风险证券情形下，将VaR约束引入到传统的均值一方差投资组合理论中，考察了此时投资组合的有效前沿以及投资组合选择的变化，并指出了VaR约束对证券投资基金组合管理的意义．     

广义误差分布下CVaR模型的股市风险研究

以沪深300指数数据为样本,首先利用广义误差分布与正态分布假定下的GARCH模型对我国股票市场收益率波动特征进行定量分析,然后运用CVaR模型对股票市场的风险进行实证研究,并与基于VaR模型的风险测度值进行比较.研究结果表明,广义误差分布假定下的GARCH模型能够更好地反映出我国股票指数收益率尖峰厚尾的特性,而使用CVaR模型则有利于提高金融市场风险测度的准确性.     

VaR约束下的M-V模型在股票配置决策中的应用

研究了建立在VaR约束基础上的投资组合优化模型,并在实证分析中将其应用于股票配置决策上。