房地产开发项目投资组合的均值——信息熵模型

以方差作为风险度量指标存在着计算复杂、计算结果不稳定等缺陷,本文并将信息熵度量风险的方法引入房地产开发项目投资组合中,建立了房地产投资组合的均值-信息熵模型。实例证明,该模型计算简单,具有较强的有效性和实用性。     

基于信息熵的投资组合模型研究

Markwitz均值-方差投资组合理论用期望收益率的方差度量风险以研究最优投资组合问题。由于该理论严格的假设条件使其难于应用于现实的投资决策,本文在VaR风险度量的基础上,建立信息熵的优化模型,讨论模糊环境下投资组合比例以达到投资组合收益率的期望值和风险的综合效用最大化。     

以不可分散风险β为测度的房地产组合投资优化决策模型

在房地产投资组合均值一方差分析的基础上,用不可分散风险度量β将单项房地产投资的总风险分解为系统风险与非系统风险,给出了以组合投资系统风险最小化为目标的房地产组合投资决策模型。     

消费性贷款组合优化模型

贷款组合不同于一般的投资组合,其收益的不确定性来源于违约的发生而非贷款市场价值的波动,因此传统的均值一方差投资组合优化模型存在不适用性.建立信用风险简化型模型计算违约损失,并利用一致性风险度量手段最小化风险,可以保证银行获得期望收益的同时稳定发展,是银行贷款组合优化的有效模型.     

基于VAR的房地产投资风险度量方法研究

主要论述了VAR方法在房地产投资风险中的应用。首先分析了应用VAR在我国房地产投资风险中的必要性,再通过计算VAR的方法给出了如何在房地产投资项目中应用VAR度量风险,最后对房地产业应用VAR的前景进行了分析。     

基于β系数的房地产投资组合优化模型

文章在现代投资组合理论的基础上，通过不可分散风险β系数的测度，建立了以组合投资风险最小化为目标的房地产投资组合优化模型。     

基于自适应蚂蚁算法的房地产投资组合优化决策

房地产投资组合优化是降低投资风险的有效方法之一。现有的房地产投资组合理论及算法存在缺陷,本文利用熵作为风险衡量指标,并将蚂蚁算法引入房地产开发领域,且针对基本蚂蚁算法存在的计算复杂,易陷入局部最优等缺陷,提出了一种变系数的自适应蚂蚁算法,TSP问题的计算结果表明了该方法较之其他改进算法的优势。以各项目间的均值熵代替TSP中的各城市距离后的房地产投资组合计算实例表明,该方法具有较好的收敛性、稳定性和鲁棒性,是求解组合优化问题的一种较好的方法。     

基于极值理论的资产组合风险研究

在金融系统中风险管理者十分关注投资风险的大小,尤其是在极端情况下的风险大小.市场风险值(VaR)是一种常用的度量风险的方法.本文将极值理论用于中国上证指数和深成指数市场风险值的度量,同时探讨了用极值理论评价资产组合风险的方法,并将其计算结果与基于正态分布同t分布的方法进行比较,发现采用极值理论度量市场风险值要优于经典的方法.     

基于投资组合的债券投资免疫策略

随着债券市场的发展和央行利率政策运用的日趋频繁,债券持有者面临的利率风险已越来越引起广泛的关注.本论文通过分析债券投资的利率风险,其主要表现为价格效应和再投资效应,引出了度量利率风险的常用方法,包括久期和凸度,在给出构建债券投资组合基本要求的基础上,建立了债券投资组合免疫策略的模型,实现了债务久期与债券投资组合久期的相互匹配,从而在避免利率波动影响的同时提高债券投资组合的收益率.     

基于信息熵的工程建设项目风险控制研究

从信息论的角度重新定义项目风险,利用信息熵对项目风险进行度量,建立了一种基于信息熵的项目风险分析模型。利用该模型对实际工程项目风险指标进行等级排序,并根据二拉平原则对项目进行风险决策。结果表明,该模型能有效指导风险控制工作。