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1.
允许持有无风险资产的β值证券组合投资决策模型研究 总被引:4,自引:0,他引:4
在β值证券组合投资决策模型的基础上 ,从允许卖空和不允许卖空两个方面分别提出了允许持有无风险资产的β值证券组合投资决策模型 ,研究了它们的解的存在条件和求解方法 . 相似文献
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以β值证券组合投资决策模型为理论基础,在允许有保证金要求的卖空和允许抵押的卖空条件下分别提出了相应的β值证券组合投资决策模型,并研究了它们的解及其性质。 相似文献
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限制性卖空条件下β值证券组合 总被引:1,自引:1,他引:0
以β值证券组合投资决策模型为理论基础,在允许有保证金要求的卖空和允许抵押的卖空条件下分别提出了相应的β值证券组合投资决策模型,并研究了它们的解及其性质. 相似文献
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不允许卖空的证券组合投资风险偏好最优化模型 总被引:12,自引:1,他引:11
本文建立并研究了不允许卖空情形下证券组合投资的风险偏好最优化模型,证明了由与其相应的允许卖空时模型的最优解来求解的理论依据,并给出了算法,即找出证券组合的最优决策的方法。 相似文献
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探讨了以极小化最大个人风险为目标的minimax最优投资组合双目标规划决策模型.以绝对偏差l∞风险函数作为风险测度,考虑了投资上限有界与不允许卖空约束下基于minimax准则的证券组合选择问题.利用Lagrange乘子法和KKT条件,得到最优投资策略的解析式,并用数值算例进行了验证. 相似文献
7.
基于微粒群算法的最佳证券投资组合研究 总被引:4,自引:0,他引:4
微粒群优化(PSO)算法是新近出现的一种仿生算法,简单容易实现,而且随机搜索,不易陷于局部最优.本文将该算法引入证券投资组合领域,研究允许卖空证券和不允许卖空证券两种情形下的投资组合优化问题.文中首先系统介绍PSO算法原理、流程以及算法的改进发展,然后分析了卖空证券投资和不允许卖空证券投资两种情形下的优化模型,接下来介绍了应用PSO算法编码解决证券投资组合优化的方法步骤.最后,通过两个应用实例,计算表明PSO算法可以准确快速地解决证券投资组合优化问题. 相似文献
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分析了指数期货的引入在扩展由于卖空限制所缩减的组合证券投资机会空间、从而提高风险配置效率方面的作用,讨论了不允许卖空但引入指数期货情况下组合证券选择问题和证券组合空间的生成问题,推广了组合证券选择和基金分离理论的有关结果. 相似文献
10.
E-SV风险测度组合证券投资模型及代数解法 总被引:4,自引:0,他引:4
分析了 Markowitz模型在实际应用中的不足之处 ,以 E- SV风险测度为基础提出了组合证券投资决策的效用函数 ,并建立了允许卖空条件下的投资决策最优化模型。该效用函数可以避免 Markowitz模型关于证券收益率的正态假设 ,以及投资者的风险厌恶假设。另外 ,提出的组合证券投资决策模型可以通过代数方法求解。对Markowitz模型和我们所提出的模型进行了比较分析 ,并结合案例分析 ,阐述了我们的决策模型在理论和实际应用中的有效性。 相似文献
11.
有关风险测度及组合证券投资模型研究 总被引:30,自引:2,他引:28
Markowitz以证券收益率的方差作为投资风险的测度建立了组合证券投资决策模型 ,并进行最优证券组合的选择 .本文分析了 Markowitz模型的不足之处 ,以半方差 ( E- Sh)风险测度为基础 ,提出了最优证券组合选择的风险目标函数 ,建立了组合证券投资决策的最优化模型 ,同时给出了最优化模型的求解方法以及证券组合有效边界的确定方法 .最后 ,文章结合实际案例 ,分析了风险目标函数及最优化模型在实际应用中的有效性. 相似文献
12.
将积极风险预算分解为总量预算和结构预算,建立风险预算框架下的组合投资决策模型,分别在基准组合是有效组合和非有效组合的情况下对模型求解,并详细分析了两种情况下最优投资决策的性质.结果表明:风险预算框架下投资决策的有效性将完全取决于基准组合的有效性;基准组合为非有效组合的情况下,结构预算决定了投资决策的结构,而总量预算决定了投资决策偏离基准组合的程度;由于结构预算中较小的β对基准风险形成了有效的对冲,因而在总风险一致的情况下,有助于提高总期望收益. 相似文献
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14.
基于市场基准的多因素证券组合投资决策模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
将证券收益的多因素模型引入基于市场基准的投资决策模型,建立了基于市场基准的多因素证券组合投资决策模型,研究了模型的解和模型控制参数值的选取问题. 相似文献
15.
组合证券投资模型研究 总被引:30,自引:4,他引:26
在分析Markowitz组合证券投资模型、绝对离差风险测度模型和E-Sh风险测度模型的基础上,针对上述模型的不足之处,提出了新的风险测度下的组合证券投资最优化模型,给出了计算最优投资权重系数和确定有效边界的方法.并结合案例分析了最优化模型的有效性 相似文献