摩擦市场下加权极大-极小随机模糊投资组合模型及实证

考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性，把证券收益率视为随机模糊变量. 根据前景理论建立符合投资者心理特征的期望收益和目标概率隶属度函数，构建目标权重不等的加权极大- 极小随机模糊投资组合模型. 在含有交易费用和最小交易单位约束的摩擦市场环境下，利用改进动态邻居粒子群算法求解投资组合问题. 采用实证方法把市场分为上升和下降两个阶段，研究模型的表现. 结果表明： 加权极大- 极小随机模糊投资组合模型的收益率优于均值-方差投资组合模型； 利用加权极大- 极小随机模糊投资组合模型能够满足不同风险态度投资者的需求，构建与投资者风险态度一致的投资组合.     

不确定环境下的跳扩散连续时间资产配置策略

金融市场是一个复杂的非线性系统,在不确定环境下,如何在有限时域内最优配置资源,是金融理论研究的核心问题之一.面对现实生活中的大量不确定性因素以及多期投资问题,Markowitz的投资组合理论以及在其基础上发展起来的资本资产定价理论和套利定价理论则显得无能为力.本文研究了不确定环境下极大极小风险控制的连续时间投资组合优化问题,运用Bellman最优性原理和HJB方程构造了典型的资产组合优化模型,借助随机控制和多重网格数值逼近方法得到相应优化问题的最优投资策略,通过实证方法验证了过程风险控制下资产配置策略的有效性.     

基于投资者观点的多阶段投资组合选择模型

近年来,如何将投资者观点科学地纳入投资组合决策成为主动投资组合的研究热点之一.Black-Litterman模型因其基于贝叶斯方法将投资者观点和市场均衡收益率结合分析的特点而广受关注和应用.本文将Black-Litterman模型推广到多期框架下分析.文中首先克服了Black-Litterman模型无法纳入极端自信度观点的问题;之后本文通过设立新的.自信度矩阵,给出了Black-Litterman模型的多期框架形式;最后,本文建立了基于CVaR的多期投资组合模型,并将该模型与比均值-方差模型和等权重模型进行对比给出了数值算例.结果表明,基于多期Black-Litterman模型的投资组合有良好效果.     

证券选择的极大极小设计方法

在现代金融理论的基本框架下,提出了证券选择的极大极小设计(即最差情况最优化)的概念与方法主要证明了当金融市场完备时使最差情况证券收益率最优的证券组合的存在性,给出极大极小收益率的大小及求解最优证券组合的方法最后还基于简单的算例讨论了极大极小证券选择方法的特点等问题.     

一个基于极大极小风险价值的组合投资模型

风险价值理论能够很好地从心理和行为方面综合考虑收益与风险之间的决策。本文将风险价值指标引入组合投资领域,通过极大极小风险价值,建立了相应的组合投资模型(MMRV),并与其他模型(MMR、MV)进行了比较分析。     

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 .     

基于遗传算法的Markowiz策略模型与股票价格行为

将Markowiz投资组合模型的思想引入到做市商市场出清价格模型中的投资策略选择人数比例的确定中,构造了极小化用收益率的方差来表示投资风险的优化模型,并应用遗传算法求解该模型。研究认为,引入Markowiz投资组合模型思想后:①价格及收益率序列的波动性减小,提高了价格发现效率,有助于保证市场稳定。②策略选择人数比例演化出现了较大变化。     

股票-债券投资模型实证研究

利用均值方差MV模型与绝对偏差MAD模型,分别选择股票,国债与企业债,在无摩擦市场与有摩擦市场下构建投资组合的最优策略,并利用国内股票市场与债券市场的数据进行实证分析,比较两种风险模型的投资效果.结果发现:加入债券后,与单纯的选择股票组合相比,投资组合的风险极大的降低,且收益更加稳定.     

加权极大-极小随机模糊投资组合模型及实证研究

考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性,将证券收益率视为随机模糊变量,根据前景理论建立符合投资者心理特征的期望收益和目标概率隶属度函数。利用加权极大-极小算子考虑投资者对期望收益和目标概率的差异要求,构建目标权重不等的加权极大-极小随机模糊投资组合模型,进一步推导模型的最优解。采用实证的方法,研究模型的表型。结果表明:加权极大-极小随机模糊投资组合模型有效边界与均值-方差投资组合模型不一致;加权极大-极小随机模糊投资组合模型可以根据期望收益和目标概率的权重变化,构建符合不同投资者心理需求的投资组合;加权极大-极小随机模糊投资组合模型的投资收益优于均值-方差投资组合模型。     

考虑行为特征的多期鲁棒投资组合模型及实证研究

考虑投资者的行为特征以及模型参数的不确定性,构建考虑行为特征的多期鲁棒投资组合模型.在前景理论的基础上,引入动态损失厌恶系数和动态财富参考点,建立动态前景理论价值函数.为了满足投资者的安全性要求,在模型中考虑机会约束,调整模型的保守程度.针对模型多期规划的特点,设计两阶段初始化策略.进一步地,在标准粒子群算法的基础上,根据种群性能的反馈信息,设计多频振动变异操作,提出改进的粒子群算法.实证结果表明:改进的粒子群算法能够有效提高算法的求解精度;考虑行为特征的多期鲁棒投资组合模型能够满足投资者的心理预期,且在实际投资决策中具有可行性.     

带交易费用的集成专家意见在线投资组合策略

在多期投资组合选择过程中,频繁调整投资比例将会产生一系列的交易费用,是影响投资决策的一个重要因素.在线投资组合属于多期投资组合;投资比例需要按照投资期数逐步调整,而不是一次性确定的.本文将交易费用引入到在线投资组合模型中,应用集成有限个专家意见的弱集成算法设计在线投资组合策略.首先探讨了专家意见为在每阶段都固定地投资于单只股票的情形,得到了考虑交易费用的单一集成策略,证明了与最优专家意见相比,他们的累积收益平均值之间的差值存在渐进形式的下界.其次,讨论了专家意见为在每阶段都固定地投资于多只股票的情形,得到了带交易费用的混合集成策略,并给出了该策略的竞争性能分析.基于纽约证券交易所的股票数据,数值算例进一步说明了本文给出的带交易费用的单一集成策略和混合集成策略几乎与最优专家意见的性能一样好,并分析了交易费用对策略性能的影响.     

有交易成本的均值-CVaR有效前沿

基于由 Rockfeller 和 Uryasev 提出的条件风险价值-CVaR 的风险计量技术,构造了有交易成本并在正态假设下的 CVaR 风险的证券投资组合模型,给出了此证券投资组合的均值-CVaR 有效前沿曲线方程和最优投资策略的解析表达式.最后,利用理论结果对深市和沪市的证券投资组合的均值-CVaR 有效前沿作了实证分析.     

一种求解带交易费的证券组合选择问题的线性规划方法

研究带交易费的最优证券组合问题 .交易费函数一般都假设为新的与已有的证券组合之差的 V函数 ,在某些假定下 ,带交易费的最优证券组合问题一般可以表示成一个不可微的双目标规划问题 .本文通过引进风险水平参数和变换等将不可微的双目标规划问题转化为一个线性规划问题 ,从而可以用单纯形算法等方法有效地求解带交易费的最优证券组合问题 .本文也给出了确定风险水平参数的一种方法 .     

投资基金群决策风险-收益模型

投资基金是一种主要用于证券投资的大众化工具 ,其特点是募集社会公众投资者基金 ,委托具有专门知识和经验的专家经营操作 ,并将最终的收益分配给投资者 .本文综合考虑收益、风险和交易费用三个目标 ,讨论了含有无风险资产的证券组合投资问题 ;首先利用相对熵方法 ,将专家群体对目标和权重的建议水平及其偏好集结成群体偏好和目标 ,然后建立相应的目的规划 ,并将目的规划问题等价地转化为两个线性规划问题 ;给出了算例 .     

An utilities based approach for multi-period dynamic portfolio selection

This paper proposed a multi-period dynamic optimal portfolio selection model. Assumptions were made to assure the strictness of reasoning. This Approach depicted the developments and changing of the real stock market and is an attempt to remedy some of the deficiencies of recent researches. The model is a standard form of quadratic programming. Furthermore, this paper presented a numerical example in real stock market.     

动态规划问题研究

回顾动态规划在过去一些年的发展,特别是它在多目标优化与不可分优化问题中的可喜进展.介绍了动态规划在解决多阶段均值-方差组合投资问题中的创造性应用.旨在进一步推动动态规划的理论研究,拓广它在各行各业中的应用.     

用遗传算法求解改进的投资组合模型

在传统Markowitz投资组合模型中考虑了最小交易量、交易费用以及最大投资上限等实际因素，得到了一个改进的投资组合模型。该模型是一个非线性整数规划问题，传统算法难以有效求解。为此，设计了一种基于整数编码的遗传算法求解该模型。实际算例表明，所提出的算法是有效的。     

一个证券组合投资分析的对策论方法

将给出证券组合投资分析的一个对策论方法 .将最小的可能收益作为风险的度量 ,将投资者的投资心理及证券市场的随机性考虑到模型之中 ,建立了证券组合投资的双层规划模型 ;对模型进行了理论分析、提出了求解算法 ;通过一个例子来说明如何用本文方法来进行证券组合投资分析.     

组合证券投资的概率准则模型

从概率角度出发，提出一种概率准则的新型组合证券投资模型，在此模型中，把实现预期收益的概率作为目标函数，使之达到最大，在证券收益率服从正态分布的条件下，给出了概率准则证券组合投资模型的确定性等价类模型，研究分析了概率准则证券组合投资模型与已有的传统证券组合投资模型的区别。另外，给出了模型最优解的必要条件以及目标值的范围估计，并给出数值算例。