基数约束投资组合选择问题

投资者在进行投资组合选择时,通常希望得到的投资组合方案中,被选择资产数量可控,风险水平足够小.模型中通常以基数约束来控制投资组合方案中选择的资产数量.基于一类基数约束投资组合选择模型,该模型以最小化风险函数为目标,在不允许卖空前题下,考虑基数约束和预算约束.该模型应用极其广泛,但目前尚无商用软件可以直接精确求解.提出一...     

基于CVaR和多元权值约束下的积极投资组合模型

基于方差或VaR方法度量投资组合风险的不足,在Roll的均值-跟踪误差模型基础上引入CVaR总风险约束,同时考虑到现实交易市场中存在交易费用约束和多元权值约束条件等因素,构建了基于CVaR和多元权值约束下的积极投资组合模型。结合我国股票市场数据采用非线性优化算法对模型进行实证分析,结果表明,交易费用和多元权值约束会显著影响投资组合的风险收益空间;在CVaR总风险可控情形下,无论是样本内还是样本外市场交易数据,本文模型都能获得持续超越基准投资组合的阿尔法收益。     

考虑现实约束的模糊多准则投资组合优化模型

针对模糊环境中资产收益和换手率均为模糊变量的投资组合问题, 考虑了资产组合的基数约束、投资比例的边界约束、资产的流动性以及分散化程度约束, 建立了一个以资产组合收益、偏度最大, 同时资产组合风险、不确定性以及模糊性最小为目标的多准则投资组合优化模型. 然后, 利用加权极大-极小模糊目标规划方法将所提出的模型转化为单目标规划问题, 进而设计了一个遗传算法来对其进行求解. 最后, 通过一个实例来阐明所提出模型的实用性以及算法的有效性. 研究结果表明: 本模型能够有效地刻画不同投资者的投资意图, 所设计的算法是有效的.     

损失厌恶下带有风险约束的委托投资组合模型

在管理者呈损失厌恶的假设下,构建了带有风险约束的委托投资组合模型,研究委托投资管理中的最优投资问题.通过构造辅助函数将以条件风险价值为约束的委托投资组合问题转化为约束含有随机凸函数的随机优化问题,证明了最优策略的存在性.进而利用随机抽样方法构造了Monte Carlo罚函数算法,得到了近似最优投资策略,并证明了当样本容量足够大时近似最优投资策略几乎处处是原委托投资组合问题的最优策略.最后,给出了数值算例说明模型的有效性和管理者的损失厌恶对最优策略的影响.     

随机最优证券投资组合模型

讨论了当投资的预期收益率和风险损失率为随机变量时 ,证券投资组合模型的优化问题 .并分别建立了证券投资组合决策系统的期望值模型及机会约束规划模型 .最后设计了基于随机模拟的遗传算法 ,该方法有效地解决了证券投资组合模型的优化问题.     

总风险约束的委托组合投资管理激励契约

假设管理者投资组合受总风险约束,通过委托代理模型和数值分析研究委托组合投资管理中基于业绩的线性契约激励效应.研究结论表明: 在总风险约束下,基于业绩的线性契约能激励管理者努力搜集私人信息;风险厌恶的管理者的期望效用和最优努力水平是其收益分享比例的增函数;总风险约束下的管理者的努力水平低于不存在风险约束时的努力水平,风险约束导致管理者信息价值的损失.研究结论从一个侧面解释了委托组合投资管理实务中线性契约被广泛采用的原因,并为私募基金风险管理和契约设计提供参考.     

基于WCVaR风险控制的投资组合

将基于WCVaR风险控制问题转化为一个最小-最大-最小的投资组合问题,改进传统目标函数仅对投资期末风险水平进行控制的方法,建立对整个投资过程进行风险控制的目标模型以及动态投资组合优化模型.利用向量 自回归和蒙特卡罗模拟方法给出计算最优投资策略的计算步骤.最后结合我国金融市场历史数据进行实证研究和 敏感性分析. 结果表明,该投资组合模型具有实用性. 此外, 通过敏感性分析得出,在进行投资组合时需 根据资本市场态势指标(如股票指数)设定合理的目标财富值, 同时加以适当的风险约束,可实现资产组合最优化.     

中国证券基金最优投资组合

根据中国证券基金业面临的特殊经营环境，建立基金的变动投资组合选择模型。通过运用该模型和作者编制的相关软件进行实证分析，研究置信水平、交易成本、权重系数约束等主要约束条件对证券基金风险资产投资组合有效前沿面的影响，为基金的投资决策提供重要参考。     

有交易成本的证券投资研究

在分析Markowitz组合证券投资模型的基础上，讨论了交易成本及β系数在组合投资中的重要性，建立了有交易成本，并考虑投资人风险偏好的组合证券投资模型和β系数风险的证券投资模型，给出最优投资策略和投资的有效边界，讨论了交易成本及风险偏好对投资策略的影响．最后，通过释例进行了说明．     

组合证券投资模型研究

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     

一种证券组合投资的模糊多目标规划方法

考虑了证券投资的预期收益率和风险的模糊性 ,利用多样化选择约束抵减证券投资的非系统风险 ,以证券组合投资的收益率极大化和β值极小化为目标 ,建立了一种新的基于模糊多目标规划的证券投资决策模型 ,指出了模型的求解方法 .     

Stock Efficiency Evaluation Based on Multiple Risk Measures: A DEA-Like Envelopment Approach

This paper proposes a new approach for stock efficiency evaluation based on multiple risk measures. A derived programming model with quadratic constraints is developed based on the envelopment form of data envelopment analysis (DEA). The derived model serves as an input-oriented DEA model by minimizing inputs such as multiple risk measures. In addition, the Russell input measure is introduced and the corresponding efficiency results are evaluated. The findings show that stock efficiency evaluation under the new framework is also effective. The efficiency values indicate that the portfolio frontier under the new framework is more externally enveloped than the DEA efficient surface under the standard DEA framework.

     

生产系统约束的系统分析与再造方法

分析流程再造理论在实践中所遇到的问题及其原因，提出了生产系统约束的系统分析和再造方法。这一方法对现有的生产系统约束分类进行改进，将约束分为硬约束和软约束，提出对不同类别的约束采取不同的解决措施；建立基于系统动力学的工作流模型。以反映人的因素对流程产生的影响。并采用过程挖掘技术实现对生产系统约束的追踪、控制及改进。这一方法的目的是拉制再造范围，明确再造重点，降低流程再造的风险，克服再造过程中由于约束转移带来的问题，并注重人的因素在流程再造中的作用，从而系统解决生产系统约束。最后，对所提出的方法进行实证分析。     

信用风险优化中的期望短缺模型及基于非数值算法求解

期望短缺是一种新的风险量度和优化工具,它能够反映损失分布的尾部信息,从而有利于防范小概率极端金融风险;它能同时调整组合中所有头寸以优化期望短缺,同时得到相应受险价值.Fredrik给出了能同时优化组合期望短缺和受险价值的线性规划模型,但该模型存在维数障碍.为了克服这一障碍,本文将其重新变为一个非线性规划模型,并利用带约束的遗传算法和模拟退火算法求其近似最优解.实证研究表明:这两种方法都能够在很少改变期望收益的情况下,同时减少标准差、受险价值、期望短缺等重要风险衡量指标,但模拟退火算法对期望短缺指标优化效果更佳.     

Ensemble of multiple kNN classifiers for societal risk classification

Societal risk classification is a fundamental and complex issue for societal risk perception. To conduct societal risk classification, Tianya Forum posts are selected as the data source, and four kinds of representations: string representation, term-frequency representation, TF-IDF representation and the distributed representation of BBS posts are applied. Using edit distance or cosine similarity as distance metric, four k-Nearest Neighbor (kNN) classifiers based on different representations are developed and compared. Owing to the priority of word order and semantic extraction of the neural network model Paragraph Vector, kNN based on the distributed representation generated by Paragraph Vector (kNN-PV) shows effectiveness for societal risk classification. Furthermore, to improve the performance of societal risk classification, through different weights, kNN-PV is combined with other three kNN classifiers as an ensemble model. Through brute force grid search method, the optimal weights are assigned to different kNN classifiers. Compared with kNN-PV, the experimental results reveal that Macro-F of the ensemble method is significantly improved for societal risk classification.     

基于可变安全第一准则和交易约束的投资组合调整模型

结合证券市场的实际情况,通过加入最小交易单位及交易费用约束改进了基于可变安全第一准则的风险定义,将风险表示成为与投资者意愿和交易约束相关的一条曲线。提出了一个新的基于可变安全第一准则的具有一般交易费用函数的投资组合调整优化模型,并给出求解该模型的基于遗传算法和随机模拟的混合智能算法步骤。然后,结合现实中交易费用的实际情况,分别建立了具有线性交易费用和二次分段凹型交易费用的投资组合调整模型。最后,依据上海证券市场的实际数据,通过两个实例验证模型的可行性和有效性。     

考虑了信用风险的可转换债券定价模型

根据范辛亭“随机利率条件下可转换债券定价模型的经验检验”一文提出可转换债券理论价格与实际价格不一致是由于可转换债券定价中没有考虑信用风险(非恶意和恶意违约风险)所至；进而阐述转债定价模型的发展主要经历了三个过程：单因素模型，双因素模型，信用风险模型；最后在没有考虑信用风险的转债定价模型与风险债券定价模型基础上推导出具有信用风险(非恶意和恶意违约风险)的转债定价模型的PDE及其约束，边界条件。     

#br# 基于自组合核的增量分类方法

在线极端学习机(online sequential extreme learning machine,OSELM)模型在解决动态数据实时分类问题时,无需批量计算,仅保留前一时刻训练模型,根据当前时刻样本调整原有模型即可。然而,该增量方法在离线训练阶段随机指定隐层神经元使模型鲁棒性差,且求解过程难以拓展于核方法,降低了分类效果。针对上述问题,提出一种基于自组合核的在线极端学习机(self compounding kernel online sequential extreme learning machine,SCK OSELM)模型。首先,提出一种新的自组合核(self compounding kernel,SCK)方法,构建样本不同核空间的非线性特征组合,该方法可被应用于其他监督核方法中。其次,以稀疏贝叶斯为理论基础将训练数据的先验分布作为模型权值引入,并利用超参调整权值后验分布,从而达到对当前时间点参数稀疏的目的。最后,将稀疏得到的参数并入下一时刻运算。对动态数据的实时分类实验表明,该方法是一种有效的增量学习算法。相比于OSELM,该方法在解决动态数据实时分类问题时获得更稳定、准确的分类效果。     

基于仿真的武器装备研制系统性能风险评估

性能风险是指在预定的资源条件（如费用和进度）下,研制系统从原有设计水平向较高性能设计水平演进过程中技术性能水平达不到预期要求所带来的风险。根据武器装备研制过程中各子系统活动的研制失败概率及相应的多反馈分支,建立图示评审技术随机网络仿真模型,通过设定仿真时钟实现对研制工期的约束。对仿真输出结果进行统计分析,建立在研制费用与研制工期约束下子系统级和项目级性能风险概率评估模型,分析项目级与子系统级性能风险概率分布之间的关系。最后,结合某武器装备研制项目给出详细的分析过程,并已验证仿真模型和风险评估模型的实用性和有效性。