不相关证券组合有效集的解析表示及动态分析

建立一个新的直接确定有效证券组合的模型，给出不允许卖空条件下存在借贷利率不相同的无风险资产时不相关证券组合有效果及投资比例的完全解析表示，研究当证券个数变动时证券组合有效集及投资比例的变动情况。     

自融资均值方差投资组合模型的旋转算法

将自融资投资组合问题用一个以极小化方差风险为目标的凸二次规划表示,用线性不等式组的一种旋转算法解其库恩塔克条件的线性部分并使互补松弛条件得以满足.     

不相关资产组合投资优化模型及实证分析

研究了不相关资产组合投资的优化问题。根据无风险资产的存在情况,分别建立了各种投资约束条件下不相关资产组合投资优化模型,给出了有效组合集及相应的投资比例计算公式,讨论了有效组合投资期望收益率的变化对资产投资比例的影响。最后选取上海证券交易所不同行业的部分股票进行了实证分析。结果表明本文的投资决策方法易于操作且有效。     

关于凸二次规划的一种算法

在本文中：１）提出了求解凸二次规划的一种算法；２）给出两个算例，它们表明该算法优于Ｗｏｌｆｅ算法和Ｌｅｍｋｅ互补转轴算法；３）作为二次规划的特殊情形。一种求解线性规划的有效算法被给出，并且与单纯形法进行了比较。     

粒子群算法在投资组合中的应用

投资组合面临现实证券市场中大量数据，求解组合模型是一个非线性整数规划问题，传统数学规划算法难以有效求解。为此，本文将粒子群算法应用到基于VaR的投资组合模型中，并通过上海证券交易所的实际数据进行计算机模拟，结果说明该算法所求最优投资组合是实用的和有效的。     

一种无人机路径规划算法研究

指出了飞行器航迹规划与路径规划的区别；提出了一种给定威胁分布下的无人机路径规划算法。根据威胁分布情况构造无人机可能飞行的航路集，用voronoi图表示出来，采用Dijkstra算法搜索威胁分布图，求解粗略最短路径。在粗略最短路径的基础上，应用三次样条曲线和序列二次规划的方法求解最优路径。用Matlab进行仿真验证，证明了算法的有效性。     

用遗传算法直接搜索证券组合投资的有效边界

基于遗传算法，提出了一种全球新的直接搜索证券组合投资有效边界的方法，相比于Markowitz方法，它不需要计算协方差矩阵，而且能够适应更复杂的情况，最后，应用上证30指数股票对该算法进行了实证检验，结果良好。     

允许卖空条件下证券投资组合的区间二次规划问题

本文基于经典的Markowitz均值-方差模型, 针对市场上允许卖空的情况, 提出了证券投资组合的区间二次规划模型, 通过应用区间数排序方法(区间序关系、区间可能度和区间可接受度), 给出了两种证券投资组合的区间非线性优化的数学转化模型, 从而将不确定性证券投资组合模型转化为确定性的证券投资组合二次规划模型进行求解, 并对由本文给出的两种求解方法进行了比较．     

机会约束下的投资组合问题

不同的投资者会有不同的期望收益率与置信水平，因此就会采取不同的投资策略，在证券收益率服从正态分布的前提下，提出了在允许卖空时的一类机会约束下的投资组合问题，它是以期望收益与置信水平为导向的，建立了其数学模型，讨论了最优解的存在性与唯一性，得到了最优解的解析表达式，并利用Matlab语言给出了求解有效边界曲线，可行集，机会约束问题的最优解，最优解的均值以及标准差的程序，最后举例予以了说明。     

Connectedness of G—proper Efficient Solution Set for Multiobjective Programming Problem

1　 IntroductionWe know that one of the mostimportant problems of multiobjective programming is to in-vestigate the structure of efficientsolution sets. Among the topological properties of thesesets,connectedness is of interest.In Euclidean space,many results have been obtainedabout the connectedness of efficient solution set in past.The set of efficient solution isconnected when the objective functions are strictly quasiconcave[1 ] .In general,efficientsolution set is so large for multiobjec…     

基于均值-方差有效前沿的投资组合性能评价相对指数

以马科维茨均值－－方差（Mean-Variance)模型有效前沿（efficient frontier)上的有效投资组合为参考投资组合，定义基于均值－－方差有效前沿的投资组合性能评价相对指数，并结合案例描述运用相对指数评价投资组合性能的程序。     

An Efficient Algorithm for Obtaining the Optimum Solution of a Generalized Assignment Problem

１　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＡｓｓｉｇｎｍｅｎｔｐｒｏｂｌｅｍｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｆａｍｏｕｓｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｂｌｅｍ,ｗｈｉｃｈｈａｓｗｉｄｅｓｐｒｅａｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｐｒａｃｔｉｃａｌｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ．Ｐａｐｅｒ［１］ｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｍｏｒｅｇｅｎｅｒａｌａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｐｒｏｂｌｅｍｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｏｎｅ［２］．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｐｒａｃｔｉｃ…     

有风险控制的最优资产组合的数学建模与计算分析

主要解决有风险控制的最优资产组合问题。采用修正后的序列log-最优资产组合模型，取多周期收益率乘积对数值的期望值，约束条件为：（1）风险控制函数值应在[rmin,rmax]范围内；（2）资产组合的分量之和为1。在算法实现时则采用一种新兴方法－最优保存遗传算法，并用C语言实现。     

体液免疫算法及其对证券组合投资分析的应用

基于Jia&Dyer的一般性失望模型,给出一种新的非对称风险度量方法,建立该风险度量下考虑证券最小交易单位约束的组合投资二次整数规划模型;进而依据体液免疫原理设计实用、简单的新体液免疫算法,并寻求该模型的最优方案.算法设计中引入优秀抗体演化操作,搜集和更新进化中最好解,以及建立能增强群体多样性及具有较强整体、局部、并行搜索能力的免疫操作,从多方位搜索最优解.实证及比较表明,所获算法的整体和局部搜索能力强、能快速获取最优投资决策方案,所建模型的合理性和有效性被论证.     

The Uniqueness of Major Efficient Solution for Multiobjective Programming Problem

1　 IntroductionWe consider the multiobjective programming problem:V-minx∈ Xf(x)… (VMP) whererestricted set X Rn,vector objective function f∶X→Rm(m 2 ) .The concept of major efficient solution andα-major efficient solution were firstintroduced by HU Yu-da[1 ] .Moreover,HU Yu-da proved the results thatmajor efficiencysolution setto(VMP) must be a single point set if the vector object function is a strictlyconvex vector function and there exists a major efficient solution in Refs.[1…     

A New Algorithm for a Group Testing Problem on a n-Coin Set Containing One Defective One

In this paper we study further on a group testing problem of identifying the defective from a n-coin set containing one defective coin with a balance without weight. The defective coin is not of the same weight as each of the normal ones. We derive a new testing algorithm which can tell out the defective from the n-coin set with the worst-case minimum number of tests.     

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。     

基于微粒群算法的最佳证券投资组合研究

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.