确定最优证券组合的一种几何方法

本文通过对风险厌恶模型解的性态分析 ,揭示了风险厌恶度的经济意义 ,并由此给出了确定最佳证券组合一种新方法———几何法 ,该方法较传统的无差异曲线法简单直观 ,便于操作     

双曲型绝对风险厌恶函数的最优消费与投资组合的显示解

对于资产价格服从几何Brown运动的连续时间消费投资组合问题,在假设个人的效用函数属于双曲型绝对风险厌恶函数族的条件下,简化了模型,得到了最优消费投资组合策略的显示解.并证明了几个关于最优解的重要定理.     

基于混合遗传算法的投资组合优化改进模型研究

证券投资组合优化问题的实质就是有限的资产在具有不同风险收益特性的证券之间的优化配置问题.本文在马克维茨投资组合的均值一方差模型框架下,提出改进的证券投资组合优化模型,即以VAR作为风险度量工具和以RAROC作为目标优化函数的投资组合优化模型.从理论上讲该模型更符合投资工具的风险收益规律,同时采用遗传算法求解也保证了该模型在投资实践中应用的有效性.该模型和求解方法的有效性在上证A股市场的实证研究中得到了验证.     

基于模糊数的证券投资组合最优化模型

利用模糊数处理不确定性信息,建立了以总风险最小为目标函数的证券投资组合优化模型.在给定的截集下,借助模糊数大小的概率比较,将模糊优化模型转化为不等式约束下的线性规划模型.利用Matlab编程解得了其最优投资方案,并阐述了该方法的可行性.     

投资组合中多目标规划最优化数学模型的应用

本文通过对证券组合投资的预期收益率和投资风险进行综合定量分析,建立了证券组合投资的预期收益率和投资风险进行综合定量分析,建立了证券组合投资的预期收益率和投资风险两个目标均达到最优的多目标规划模型,并对模型进行分析,最后通过案例给出了模型的最优解.     

多目标投资组合模型的模糊两阶段解法

对多目标证券组合投资模型进行了研究,模型以绝对偏差和代替方差作为投资组合的风险度量.该模型是一个多目标线性优化问题,采用两阶段模糊算法对模型进行求解,最后给出了该模型的一个实例的最优解.     

M-V证券组合模型的修正模型

本文给出Markowitz的M-V证券组合模型的一个修正模型,并就证券市场存在和不存在无风险收益证券两种情形给出模型的解析解,分析了解的性态.研究结果表明,该模型不仅保持了Markowitz模型良好的解的形态和较强的几何直观,且不需要估计证券间的协方差,大大简化了最优证券组合计算过程,可用于大规模证券组合.     

效用最大化投资模型的进一步分析

在考虑限制卖空风险证券的基础上,借助用函数,对无风险资产存在时证券投资组合优化模型进行研究,给出了期望效用最大化时无风险资产和风险证券投资权重的解析表达式.     

基于谱风险度量的风险谱函数的研究

提出双曲型风险谱函数并得到了双曲型谱风险度量的估计量、后验检验和投资组合优化模型。实证分析表明,单个资产的双曲型谱风险度量值受置信水平和风险厌恶因子的影响,以双曲型谱风险度量为目标函数的投资组合的优化配置受风险厌恶因子和期望收益率的影响。     

基于混合指数型损失厌恶函数的投资组合模型

结合前景理论的核心思想,该文从期望效用最大化的角度研究不同风险资产的配置问题.在线性损失厌恶函数的基础上,该文结合指数效用函数的性质,提出了一个新的效用函数——混合指数型损失厌恶函数,建立了混合指数型损失厌恶投资组合(MELA)模型,并对中国股票市场数据进行实证研究,得出MELA模型优于均值-方差模型的结论.     

带有资金下界约束的组合投资及其灵敏度分析

研究了带有资金下界约束的M-V(mean-variance)证券投资组合的扰动问题.提出了带有资金下界约束的M-V证券投资组合模型,给出了模型的最优解和有效前沿.对有效前沿和最优解进行了灵敏度分析,得到了有效前沿的运动规律和最优解的扰动规律.     

投资组合模型及其边界分析

研究了投资组合的2种数学模型及其边界,在分析投资组合均值-方差模型（M—V模型）及其边界的基础上,详细讨论了最优投资组合均值-VaR模型（M—VaR模型）及其边界,并证明了2种模型边界之间的关系．     

基于模糊优化的多目标投资组合选择模型研究

将模糊集合的概念引入投资组合模型中，并将多目标投资组合模型中的收益、方差和偏度三个目标模糊化，用逻辑隶属函数作为新的目标函数．针对该模糊多目标投资组合模型，提出了一个动态遗传算法，算例给出了该模型的一个实例的最优解，并进一步解释了模糊尺度随决定逻辑隶属函数形状的参数的变化而反向变化的规律．     

具有机会约束的多阶段可信性M-AD投资组合优化

本文基于可信性理论,考虑交易成本、借贷约束、阈值约束和基数约束等现实约束,我们提出一种新的具有机会约束的多阶段可信性均值绝对偏差(M-AD)投资组合优化模型。该模型在给定的置信水平下,运用可信性均值和绝对偏差衡量资产的收益和风险,通过对终期财富的最优化实现投资者的预期收益。运用可信性理论,该模型被转化为确定型的动态优化问题。由于交易成本和基数约束的存在,该模型为具有路径依赖的混合整数动态优化问题。文章提出一种新的前向动态规划方法求解。最后,文章通过实证研究验证了模型和算法的有效性。     

动态均值-LEL投资组合选择模型

运用优化方法研究动态投资组合选择问题.在标准Black-Scholes型金融市场下,以受限期望损失(LEL)度量投资组合的风险,建立了动态均值-LEL投资组合选择模型,得到了最优投资组合策略和均值-LEL有效前沿的显式表达式.最后,结合算例说明了模型的求解方法,并得到以下结论:在相同的期望终端财富和投资组合策略下,在险价值(VaR)约是LEL的2~10倍.     

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.     

最优风险资产组合中的数学模型及其推导

现代证券投资理论与方法中,最优风险资产组合是最重要的核心概念之一,而现有文献对这一理论及其相关结论缺乏严谨的数学表达。针对这一问题,将研究证券组合选择中最优风险资产组合概念形成过程中的数学机理进行严格的逻辑推演与数学建模分析。首先利用数学分析的方法构建对应关系,即将证券组合的风险、收益与平面坐标系的数对建立一一对应关系,并利用代学方法在这些数对中定义一个序关系。再从解析几何的角度,利用二维平面中二次曲线的相关性质,通过分析二次曲线簇的交点坐标,构建符合资产组合理论相关条件的数学方程组,然后进行数学推导与求解。最后通过分析二元证券组合的投资机会集的数学模型,确定了二元证券组合中的最优风险资产组合的数学表达式,并以此方法推广到了多元证券组合的情形。     

基于可信性均值-方差-偏度-正弦熵的投资组合模型

通过引入可信性理论和偏度约束，分别建立了同时满足随机不确定和模糊不确定情形的均值-方差-偏度-正弦熵多目标投资组合优化模型（Mult-M-V-S-SE）和含有收益及风险系数的单目标投资组合优化模型（M-V-S-SE）；然后运用马尔科夫方法预测模糊收益率，利用遗传算法优化模型投资策略，通过上海证券交易所数据进行实证比较。结果表明：Mult-M-V-S-SE和M-V-S-SE两模型效果均超过均匀投资策略（MEAN）；M-V-S-SE模型灵活且稳定，更具有优势，在满足投资者需求的同时可实现更高的累计收益。