基于CVaR的投资组合优化

由VaR模型的非一致性风险度量缺点引出CVaR模型,分析了CVaR的计算方法,并利用遗传算法对我国股票的实际数据求出了投资组合的最优解。     

VaR与CVaR的对比研究及实证分析

对两种风险度量方法——风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）的性质和最优化算法进行了比较．首先对它们具有的性质如平移不变性等进行了比较,其中CVaR独有的次可加性最能显示它相对于VaR的优越性．然后,通过引入顺序统计量,把现实中基于CVaR的最优组合问题转化成线性规划问题,并说明只有当收益服从高斯分布时,基于VaR和CVaR的两种最优组合问题的解才是一致的,基于VaR的最优问题才有意义．最后对深市股票进行了实证分析,验证了上述结论,并分析了可能存在的影响结果的因素．     

均值—CVaR优化模型在投资组合中的应用

本文从CVaR风险度量方法的理论出发,建立了符合我国证券市场的均值—CVaR投资组合优化模型,并对模型进行了理论分析.本文还通过实证研究得出了均值—CVaR模型的有效边界,结果证明了CVaR模型控制风险的有效性.     

基于CVaR约束的投资组合模型及应用分析

CVaR是当前研究投资组合中比较有效的方法之一,通过对CVaR概念的讨论和基于CVaR约束的投资组合模型的建立及计算,得出在不同置信水平下的投资组合权重.最后,对我国当前如何运用CVaR提出几点建议.     

基于CVaR保险基金投资模型

基于CVaR这一风险度量方法,构建了一个考虑个体风险限制、交易成本以及投资比例约束的均值-CVaR保险基金投资组合优化模型,并进一步地讨论具有承保风险的模型,文章最后给出一个算例对模型进行了实证分析.     

CVaR度量下基于安全第一的最优投资组合

为了让证券投资者更好地按照自己的安全标准进行投资,根据H.Pyle和S.J.Turnovsky提出的安全第一标准,给出了在条件风险价值(CVaR)度量下如何选取最优证券组合的方法,其结论对投资者在选择证券投资组合时具有理论上的参考价值.     

CVaR约束下最优投资组合

提出了在CVaR约束下,投资组合优化模型,在收益向量服从正态分布的条件下,讨论了不含无风险资产和含无风险资产两种情况下最优解和可行解存在的条件,给出了最优解的解析表达式.     

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.     

椭球不确定集下的投资组合鲁棒优化模型

对于含有不确定参数的采用CVaR风险度量的投资组合模型,基于鲁棒优化理论的最新进展,结合统计或时间序列,构造形式较为简单的椭球不确定集作为对参数不确定性的近似,把原问题转化为易于求解的确定型最优化问题,解决了该模型由于参数具有不确定性所造成的缺陷,得到鲁棒性与最优性都较为满意的解.通过市场数据对模型的可操作性和实用性进行验证.     

基于一致性风险价值的投资组合优化模型研究

证券市场上收益率分布存在严重的偏峰厚尾现象;同时风险价值方法本身不符合次可加性．这使得进行组合优化时它的局部最优解并非全局最优．针对这些问题,我们从一致性风险度量理论出发,提出了一种新的风险度量技术——一致性风险价值——来度量投资组合的信用风险,在此基础上建立了一致性风险价值的投资组合优化模型,并运用线性规划技术进行组合优化．最后我们通过实证研究,发现运用基于一致性风险价值的优化模型进行投资组合的结果,优于运用基于风险价值的优化模型．     

模糊期望值证劵投资组合模型研究和实证分析

着眼于研究不确定环境下的投资组合问题,讨论了模糊期望值模型,创新点是把协方差引入到风险度量里面,建立一个群投资组合选择模型;选取"上证50指数"中的19支成份股进行实证分析,结合遗传算法,通过运用MATLAB软件编程得到了3种投资者各自应该采取的最优投资组合。     

基于CVaR带有改进的典型交易成本的多目标投资组合模型

【目的】为了进行有效的投资,即投资者在有限的资本上通过控制风险最小并取得最大收益。【方法】利用多目标遗传算法求解。【结果】建立了一个多目标的投资组合模型,在改进后的典型交易成本基础上,实现投资组合收益最大且CVaR最小。【结论】选取国内股票市场的历史数据,用Matlab R2016a对所选数据进行实证分析,得出了一个切实可行的投资策略。     

基于投资组合理论的房地产投资组合决策模型

现代投资组合理论具有分散风险、稳定收益的作用,被广泛地应用于房地产投资实践中。本文引入风险系数γp,以单位收益下风险最小为目标建立房地产投资组合决策模型,并用不可分散度量系数β将单项房地产投资的总风险分解为系统风险和非系统风险,进一步完善该模型,克服了传统决策方法的缺陷和不足,从理论角度解决了投资者的资金分配问题,以实现风险和收益的最佳组合。     

一类模糊证券组合投资的最优模型

为了体现投资者对期望水平的满意度,以最小风险对应的最大方差系数为目标,期望临界收益率为约束,建立一类新的模糊证券组合投资的最优模型。运用模糊优化和进化规划方法,研究新风险概念下的模糊证券组合选择,并给出了其相应算法。     

证券投资优化模型的改进和算法研究

提出用绝对正离差与负离差来衡量风险回报与损失；给出反映风险回报与损失频率的特征值k；基于历史数据可将多目标模型转化为单目标模型．     

基于信息熵的投资组合模型

本文用信息熵来代替协方差矩阵度量投资的风险,大大简化了模型的计算。在模糊环境下对模型进行求解,将投资者的愿望反映在投资组合中。     

新风险概念下的最优证券组合投资模型

剖析了原理论把方差当作风险及运用无差异曲线求解最优证券组合存在的问题,提出了临界收益率概念、以损失概率为内涵的新风险概念和在此基础上的证券组合投资原则:损失概率最小或临界收益率最大·建立了以损失概率和临界收益率为目标的最优证券组合投资模型     

实物期权下的企业最优投资模型研究

一些投资决策暴露在实施阶段的不确定性下,其部分来源于潜在的经济不确定性.通过实物期权的分析,得到单个企业在没有竞争时的最优投资时间,这个结论与其他已知文献的研究差异很大.