基于机会约束的均值-VaR投资组合模型研究

在证券收益率服从正态分布的前提下,建立了包含无风险证券投资组合的机会约束下的均值-VaR模型,讨论了最优解的存在性和惟一性,并在均值-VaR模型有效边界的基础上引入机会约束,从而得到了最优解均值的解析表达式．     

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.     

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．     

具有现实约束的均值-VaR投资组合绩效评价

考虑交易成本、借款约束、上下界约束和基数约束等实际约束条件,提出了均值-VaR投资组合优化模型;该投资组合优化模型非常复杂,难以获得真实前沿面的解析解,给投资组合理论的应用带来了很大的困难,因此,进一步提出了具有实际约束的均值-VaR投资组合DEA绩效评价模型,通过构建DEA模型的前沿面来逼近真实前沿面,从而对构建的投资组合绩效评价模型进行效率评价;最后,运用上海证券市场的股票周交易数据进行实证研究.研究结果表明:随着样本数据量的增大,DEA前沿面逐渐接近于真实前沿面.     

基于均值-AVaR的投资组合均衡分析

以Markowitz均值-方差模型为基础,利用均值-VaR方法,提出了AVaR(Average Value at Risk)极小化以及在此条件下的投资组合均衡理论,得到了一种使单位收益风险价值最小的投资组合决策方法.     

含有资本结构因子和交易成本的均值-CVaR投资组合策略选择模型

以CVaR为度量风险的标准,建立了机会约束下含有资本结构因子和交易成本的均值-CVaR投资组合选择模型.运用优化理论,得到最优解的解析表达式,利用Matlab给出该模型的最优解、最优解均值及CVaR的程序,最后通过算例对模型的应用予以说明,发现在考虑资本结构因子和交易成本后最优策略发生了改变.     

完全市场情况下多阶段均值-VaR投资组合优化

将VaR风险度量方法拓展到多阶段投资组合优化,提出了完全市场情况下多阶段均值-VaR投资组合模型,该模型的目标函数不具有可分离性。采用嵌入式方法将不可分离的问题转化为可分离的,并运用动态规划方法得到了模型的解析解,即最优投资策略。通过一个算例验证了该模型和求解方法的有效性。     

市场变化条件下的最佳投资组合模型研究

VaR(ValueatRisk)是一个在当前的金融市场条件下,各种不同的风险测量一个确定投资的获利的重要方法。近年来,套利研究被用来开发这种风险的可行方法。提出了VaR估计并提出新问题。假设给定一个可接受的VaR,如何确定一组给定证券的组合投资的最大收益,并且同时满足的约束条件。假设市场条件是变化的,如何在保证的投资组合下,在给定的范围内,获得一个投资重组(重新平衡)策略,使其在一系列投资组合中相应的收益最大。为了解决这些问题,采用并进一步开发了一种算法来进行这些投资组合的优化问题。     

证券投资组合问题的新模型和算法

经典Markowitz模型在如下三个方面得到了改进：考虑了交易费用、投资者已持有的证券,以及随机收益率．通过机会约束规划方法,对新模型提出了有效的确定性求解算法．算例表明,新模型和算法更具有实用价值．     

基于POT-VaR混合模型的投资组合风险分析

在简要分析金融产品投资组合理论的基础上,尝试将超门限极值法(POT)与传统VaR模型中的方差-协方差法相结合的方式,改进传统单纯基于投资组合计算历史收益率数据的VaR模型.通过划分沪深股价前100支股指期货高频收益率数据,运用POT-VaR混合模型进行实证研究.结果表明:该混合模型可以解决收益率方差估计随时间推移的动态问题,为降低投资组合市场风险提供科学的方法,对我国期货市场投资组合风险管理提供了可靠的依据.     

随机规划的合成机会约束模型

研究了当随机规划的约束为凸函数时，合成机会约束模型中可行域的性质，推广了线性约束函数的结论；通过实例对比了合成机会约束与机会约束的可行域，显示了前者的优越性；最后讨论了合成机会约束模型与补偿模型的联系，为进一步的”算法设计提供了理论支持．     

具有投资约束和亏损限制的投资组合管理模型

研究了财产保险公司的投资组合管理问题 ,建立了具有风格约束的金融规划模型 .通过加入投资约束和亏损限制 ,扩展了当前的模型 ,使得新模型对财产保险公司而言更具实际意义 .最后通过财产保险部门的一个数值实例验证了新模型的有效性 .     

随机参考点下带有最小收益约束的投资组合

在完全市场下,考虑基于随机参考点的带有下限约束的证券组合投资问题.利用等量代换,将随机参考点等价转化为另一损失厌恶水平下的固定参考点,进而应用鞅方法求解固定参考点下的模型,给出损失厌恶投资者的最优财富过程和最优投资策略的解析表达式.     

求解复杂约束问题的基因表达式编程文法模型

基因表达式编程GEP是进化计算算法家族的新成员.GEP富有特色的个体编码能很方便地表达和解决一批NP问题. 但基本GEP难以表达和求解复杂约束. 主要工作包括:(1) 提出了GEP的上下文无关文法模型gepGram; (2) 从理论上证明了gepGram的表达能力和含单个非终结符的上下文无关文法相同; (3) 给出了gepGram文法可描述约束问题的GEP求解算法, 算法与基因长度具有线性伸缩性; (4) 实验证明了本文提出算法具有较高的效率,当基因长度为106时,解码仅需0.4 s.     

一种VaR度量下基于OWGA算子的区间数组合投资模型

本文建立了VaR度量下基于OWGA算子的区间数多目标组合投资模型.通过引入乐观系数将区间数组合投资模型转化为确定型组合投资模型,利用目标函数偏好水平将多目标组合投资模型转化为单目标组合投资模型,并引入0-1变量对模型进行求解.最后通过算例分析了OWGA加权向量,置信水平及目标函数偏好水平对决策结果的影响,并说明了模型的可行性和有效性.     

VaR及投资灵敏度分析

VaR是一种处理非线性问题、概括证券组合市场风险量化的工具,它解决了传统风险定量化工具对于非线性的衍生金融资产适用性差、难以概括证券组合的市场风险缺点,有利于测量和管理金融风险.通过简要介绍VaR的概念、性质及特点的基础上,对VaR关于投资组合的灵敏度进行了深入分析,给出了VaR关于投资组合一阶、二阶导数的解析表达式,进而说明了VaR的凸性利用.     

Stein-Stein波动率下保险最优投资

目的研究随机波动率下保险公司最优投资策略问题。方法使用随机波动率Stein-Stein模型,运用动态规划原理方法。结果假设盈余水平服从扩散过程,在最小化破产概率准则下建立并求解了HJB方程。结论通过求解方程得到了最优投资决策和最小化破产概率的解析解。     

考虑风险的发电厂竞价上网模型的研究

利用VaR（Value at Risk）方法论证了差价合约在电力市场初期应用的特点及优势,并结合浙江电力市场的具体数据进行了金融风险分析。分析结果表明：差价合约可以减少由于电价波动所带来的金融风险,并且对发电商参与竞争具有指导意义。