均值-半绝对偏差投资组合优化研究

为了验证投资组合理论在中国证券市场的有效性,针对不允许卖空情况,研究了均值-半绝对偏差投资组合模型,并运用线性规划的旋转算法进行求解.选取1998-2000年沪市六只业绩较好的股票,依据1998-1999年的数据作为样本数据,求出模型在不同期望收益率下的最优投资策略,将得出的最优投资策略应用到2000年,进行模拟投资,从而计算出各模型的总收益率.     

多阶段均值-绝对偏差投资组合优化研究

建立了具有交易成本和交易量限制的多阶段均值-绝对偏差投资组合模型,并利用离散近似迭代法对其进行求解.离散近似迭代法的基本思路是:将连续型状态变量离散化,根据网络图的构造方法将组合模型转化为多阶段赋权有向图;运用极大代数求出起点至终点的最长路程,获得模型的一个可行解;以可行解为基础,继续迭代直至前后两个可行解非常接近.证明了离散近似迭代法的收敛性、复杂性和线性收敛,并通过实证验证了其算法的有效性.     

具有二次分段凹交易成本的均值-方差投资组合优化

在投资过程中,交易成本是不能忽视的.一般情况下,交易量较小时,单位交易成本较大;随着交易量的增加,单位交易成本不断减少;当交易量大于某值时,单位交易成本不变.提出了交易成本函数为二次分段凹函数的均值-方差投资组合模型,并结合不等式组的旋转算法和分枝定界法求解.最后,采用中国证券市场的实际数据,运用自编程序计算出不同期望收益率所对应的最优投资比例,从而为投资者提供决策支持.     

模糊数在投资组合中的应用

从模糊性的角度考虑选择存在无风险资产的投资组合问题,对于收益率为模糊数的情形,在每一置信水平上,以偏离中心值的程度作为风险的度量。当预期收益率给定时,证明最小风险选择组合的存在性。当风险给定时,证明最大收益率选择组合的存在性并得到其最优解。     

具有熵约束的均值-CVaR投资组合决策研究

结合条件风险价值CVaR和熵风险度量方法,提出不允许卖空情况下具有熵约束的均值-CVaR投资组合模型,并采用序列二次规划和不等式组的旋转算法进行求解,最后通过一个具体实例验证了上述模型和算法的有效性。     

具有模糊收益率的投资组合选择模型

为刻画金融市场中的模糊不确定性,把资产收益看作梯形模糊数,使用可能性均值作为预期收益,可能性方差作为风险,并同时考虑最大化收益和最小化风险,建立了一种可能性均值-方差投资组合模型.考虑到模型的非线性和多目标性,利用包含精英主义操作和变异操作的多目标遗传算法对模型进行求解.最后,使用沪深股票市场中的部分股票数据对模型进行了实证分析,结果表明该方法具有较好的应用价值.     

基于离散近似迭代法的多阶段M-SAD投资组合优化

提出了具有交易成本和交易量限制的多阶段均值一半绝对偏差（M-SAD）投资组合模型,并用自创算法——离散近似迭代方法求解。该算法的基本思路为：首先,将连续型状态变量离散化,根据网络图的构造方法将上述模型转化多阶段赋权有向图;其次,运用嘉量原理求出起点至终点的最长路程,即获得模型的一个可行解;最后,以该可行解为基础,继续迭代直到前后两个可行解非常接近。文章还证明了该方法的收敛性和复杂性。     

基于交易费用和绝对偏差的证券投资组合模型

在Markowitz均值-方差模型的基础上,在衡量组合收益时,考虑了交易费用;在衡量组合风险时,引入绝对偏差,建立了基于交易费用和绝对偏差的证券投资组合模型.实证分析的结果表明,该模型是有效的,与均值-方差模型相比,节省了计算时间,为投资者提供了一个简单实用的选择模型.     

具有交易成本的组合投资有效边界的研究

在介绍Harry Markowitz组合证券投资的基础上,分析了交易成本在证券组合投资中的作用,建立了考虑交易成本的组合投资最优化模型;讨论了交易成本对有效边界的影响,给出了最优投资比例公式。     

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。     

带交易成本的二阶在线投资组合选择策略

针对基于在线牛顿步(Online Newton Step,ONS)算法的投资组合选择策略没有考虑交易成本的问题,而交易成本是真实市场中不可或缺的部分,提出了一种新的带交易成本的在线投资组合选择策略,简称在线牛顿步交易成本策略(Online Newton Stepr Transaction Cost,ONSC):首先,结合投资组合向量的二阶信息和交易成本惩罚项构造优化函数,并推导得出投资组合的更新公式;然后,通过理论分析得到ONSC算法的次线性后悔边界O(log(T)).实证研究表明,与半常数再调整投资组合策略(Semiconstant Rebalanced Portfolios,SCRP)以及其他考虑交易成本的策略相比,在SP500、NYSE(O)、NYSE(N)和TSE这4个真实市场的数据集上,ONSC获得了最高的累计净收益和最小的周转率,表明了所提算法的有效性.     

基于CVaR的典型交易成本的投资组合模型

投资者利用有限的资本在预期收益的条件下来控制风险是投资目的之一,因此假设投资者是风险厌恶型,用CVaR作为测量投资组合风险的方法。在成本约束条件下,以CVaR为目标函数,建立了带有典型交易成本函数的投资组合模型,给出了求解该模型的算法步骤。选取我国股票市场上的历史数据进行了实证分析,验证该模型的有效性。     

考虑有交易成本的证券组合的有效前沿研究

利用均值一方差模型,讨论了有交易成本的证券组合的有效前沿问题,并给出了有交易成本的n种风险资产的证券组合以及n种风险资产与一种无风险资产的证券组合的有效前沿特性的两个结论．该研究不同于CAPM那样的一般均衡模型,不需要假设市场是否达到一般均衡的条件,使投资组合有效前沿问题的研究结论更贴近于实际．     

含交易费用和机会约束的投资组合模型

在证券收益率服从正态分布的前提下,建立了有交易费用存在时的机会约束下的均值一标准差投资组合模型,讨论了最优解的存在性和唯一性．然后在均值一方差模型有效边界的基础上引入机会约束,得到了该模型的有效边界及其最优解,最后举例予以说明．     

带有模糊流动性约束的均值-方差-偏度-正弦熵投资组合优化模型

通过引入可信性偏度及模糊流动性约束,分别建立了同时满足随机不确定和模糊不确定情形下的均值-方差-偏度-正弦熵（M-V-S-SE）的投资组合模型和带有模糊流动性约束的均值-方差-偏度-正弦熵（M-V-S-L-SE）投资组合优化模型。然后运用马尔科夫方法求解模糊收益率,利用上海证券交易所数据进行实证研究。结果表明：模糊流动性约束的引入使得模型更加稳定,在提高收益、控制风险等方面更具有优势。     

具有借贷限制的多阶段M-SAD投资组合决策研究

针对资产投资不允许卖空的情况,提出了具有借款限制且借贷利率相同和不同这两种条件下的多阶段均值-半绝对偏差(M-SAD)投资组合模型,该模型的优化为连续型动态规划问题。文中运用自创算法——离散近似迭代法求解,其基本思路为:将连续型状态变量离散化,根据网络图的构造方法将上述模型转化为多阶段赋权有向图;运用极大代数求出起点至终点的最长路程,即获得模型的一个可行解;以该可行解为基础,继续迭代直到前后两个可行解非常接近。文中还证明了该方法的线性收敛性和复杂性,并以一个具体实例比较了两种情况下的最优投资策略。     

基于模糊优化的多目标投资组合选择模型研究

将模糊集合的概念引入投资组合模型中，并将多目标投资组合模型中的收益、方差和偏度三个目标模糊化，用逻辑隶属函数作为新的目标函数．针对该模糊多目标投资组合模型，提出了一个动态遗传算法，算例给出了该模型的一个实例的最优解，并进一步解释了模糊尺度随决定逻辑隶属函数形状的参数的变化而反向变化的规律．     

基于模糊决策的模糊投资组合选择模型研究

对模糊情况下的证券投资组合问题进行了研究。提出了相应的证券投资组合问题模型和求解方法。假定交易费用函数为V型函数,将投资者的主观意见反映在模糊情况的投资组合模型之中,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。     

不允许卖空情况下多阶段均值-方差投资组合优化

提出了不允许卖空情况下终期财富最大化的多阶段均值-方差投资组合模型,其目标函数不具有可分离性。将该模型嵌入到一个辅助模型中,从而转化为目标函数可分离的动态规划问题,并用离散近似迭代法进行求解。最后采用源自上海证券交易所的实证数据验证了该模型和算法的有效性。