不确定收益的最优投资组合模型

投资组合理论是金融学乃至整个经济学领域一个非常激动人心的部分,涌现出了大量的投资模型和理论,这些模型大多采用概率论或者模糊理论方法处理投资中的不确定性,对于缺乏样本数据这种情形(如购买的是新出现的证券)建立的模型甚少。针对这种投资情况,利用不确定理论考虑了马科维茨的均值——方差投资组合模型的变形形式,建立了不确定收益的最优投资组合选择模型,进一步丰富了证券投资理论。     

基于可信性理论的房地产经济不确定信息研究

近十年来,我国的房地产投资发展迅速,普遍激增的房价不断推动当前房地产投资规模的直线增长,炒房现象十分严重,从而使得许多城市的大量新建住房闲置.要想稳妥地进行房地产投资就需要对这些不确定性信息进行合理有效地处理.本文基于可信性理论将采用模糊变量来处理这些不确定性信息.基于该理论,本文提出一类新的带有模糊参数的房地产投资期望值模型来处理房地产经济中的不确定信息.另一方面,通过目标函数的一些性质将提出的模糊房地产投资问题转化为一个等价的线性形式,从而可以利用经典的线性规划算法进行求解.最后,列举一个房地产投资问题的实例并通过Lingo软件进行求解.     

奈特不确定下资产定价消费模型的建立

在不确定条件下进行资产定价是金融学中的一个重要问题。受金融市场的时变性和人的参与,通常情况下很难得到如收益、利率、波动率等某些变量的精确估计值,现实金融市场中不仅存在概率意义上的不确定性,还存在模糊性,在实际投资中如何对不确定性给出正确的建模就变得非常重要。把不确定性理论引入到传统的资产定价模型中,通过引入不确定性惩罚因子和熵函数建立奈特不确定条件下的最优消费和投资组合模型,能够同时反映随机不确定性和模糊性,可满足投资者的需求。该模型是对经典模型的一种自然推广,它可以适用于不同类型的市场,不同类型的个体,有较好的适用性。     

多阶段投资组合优化研究

目前,我国的多阶段组合投资模型,各有优缺点:均值-VaR模型依据风险大小来确定投资组合,能够有效降低风险,但投资收益也会相应降低;模糊组合投资模型简单易用,但缺乏实用性;神经网络投资模型解决了多阶段组合投资时间点的确定问题,但需计算机软件辅助操作,非专业人士很难设计操作;基于熵的投资模型简单实用,但其准确性不强,且不能深入预测其投资收益。投资者应学会综合运用各模型,通过模型之间的多模型组合有效降低风险,提高投资收益。     

基于确定性偏好的投资组合选择

文章在对马科维茨证券投资组合模型简要评述的基础上，针对投资者可选标的证券信息集非对称的现实，依据确定性偏好原理，将投资者对可选标的证券信息的确定性程度转换成偏好次序关系，同时结合行为金融学中的前景理论，依确定性偏好次序规则来确定权重函数，并在价值函数-风险的框架下探讨了证券投资组合模型的构建及其最优解，从而在行为金融理论下扩展了马氏证券投资组合模型。实证分析表明，我国证券市场投资者基本是采用线性赋权方式来处理非对称信息集下的投资组合选择的。     

基于Skyline的创业不确定因素模型研究

针对目前创业环境中不确定性日益加剧的现状,对创业理论进行了综述,引出了skyline理论与创业不确定性之间存在的联系。对创业机会及其对应的不确定因素进行建模,引入skyline分析创业过程中的不确定因素模型,基于实例给出创业不确定因素计算方法。理论和实践证明,使用Skyline可以有效过滤创业中的众多不确定因素,缩小选择范围。     

现代投资组合理论的脉络及发展趋势研究

回顾了投资组合理论的发展过程,从上世纪50年代以前的一些不成完整的体系的理论,到50年代以及以后产生的现代投资组合理论(MPT),具体论述了Markowitz投资组合模型、资本资产定价模型(CAPM)、套利定价定理(APT),以及对这些理论进行对比研究,理顺了静态投资组合理论。指出动态投资组合理论已成为研究的热点及发展趋势。     

基于带红利的控制公司破产风险因素投资组合模型

本文考虑在现金红利投资的收益情形下,投资者通过对所投资的股票公司的财务数据进行研究,通过评分来预测企业破产的概率,从而建立优质的投资组合模型。文章中应用最非线性规划优化的理论和方法建立投资组合模型,并利用优化算法对模型进行求解。     

基于多属性模糊决策的行为投资组合优化模型

Simon认为经典决策理论的假定过分地严格,在实际中往往难以满足。运用上、下偏矩的方法来估计未来财富不低于渴求水平的概率,并基于多属性模糊决策方法构建两个心理帐户的行为投资组合优化模型。模型中融入了不同质投资者的真实情感、信念及认知状态,实证分析的结果表明该模型具有很强的实用性和包容性。     

大学生证券投资与教育投资模型分析

通过定义教育、股票与基金等三种大学生课余投资的收益率与风险,利用模型计算出最优组合。针对Markowitz投资组合模型中协方差未知的情况,先后利用两基金分离定律与区间数模糊投资组合模型进行求解,最后探讨其可行性与适用性。     

基于模糊聚类的房地产投资风险评价模型构建

本文根据房地产投资风险评价的多目标、多因素特点,利用聚类分析的特性,提出了一种基于模糊聚类的房地产投资风险评价模型,采用基于模糊聚类分析的综合排序方法,结合了数据挖掘中的聚类分析和模糊数学中的模糊相似矩阵的思想,实现对房地产投资风险的多目标评价,并通过实例应用验证了这个方法的可行性。为决策者提供了一个综合全部指标信息的决策依据。     

中国证券市场应用资本资产定价模型的研究

建立在投资组合理论基础之上的CAPM模型是现代资本市场理论的核心。众多学者用其研究中国证券市场,结果却莫衷一是。这说明理论的不完善性,中国证券市场有其不成熟性,现阶段借鉴该模型应当谨慎而行。     

博弈论在投资组合选择中的应用

博弈论是研究竞争与合作的理论 ,二人零和博弈是局中人是两个人的情况下 ,一个人的所得为另一个人的所失。把该理论运用到投资组合的选择上 ,根据同一证券在不同经济状况下的BEAT值不同 ,构成一个由N种证券在M种不同经济状况下的BETA矩阵 ,再由CAPM模型 ,得到它的收益 (利润 )矩阵 ,再根据线性规划的方法求得最优解。由此能解决在下期不确定性情况下的最优投资组合。     

中国证券市场应用资本资产定价模型的研究

建立在投资组合理论基础之上的CAPM模型是现代资本市场理论的核心.众多学者用其研究中国证券市场,结果却莫衷一是.这说明理论的不完善性,中国证券市场有其不成熟性,现阶段借鉴该模型应当谨慎而行.     

网络证券投资模型优化

在证券投资中可以运用证券组合投资通过分散投资达到降低投资风险的目标。采用马科威茨理论中的约定,风险证券的评价采用预期收益率和收益率方差两项指标,从风险控制的角度出发,建立证券投资组合,以确定最优化的投资组合。     

基于马科维茨模型的股票投资组合实证研究

投资组合理论可利用历史数据对所投资股票进行分析,保证低风险的同时得到有效收益,对当前形势下我国公众金融投资具有一定的现实意义。本文通过国泰安数据库选取四只股票作为案例,提取2017年1月——2017年12月每月月底的收盘价数据,建立均值——方差模型,实证分析投资者如何通过已知收益均值、协方差等历史有效信息,在投资组合条件情况下结合自身的风险偏好度、可接受的收益均值或是投资比例优化股票投资,使所选择的股票组合分散投资风险,实现投资效用最大化的理想目标。     

均值-方差模型对中小股民的借鉴意义

大量的投资组合研究献都是考察Markowitz的均值一方差模型对基金或机构投资的借鉴作用，而对于中小股民来讲，由于其选股能力和选股数量的有限性，可以近似认为他们选取股票是个随机过程，并且对于其已选取的股票如何确定投资比例，没有一个参考标准，因此他们更需要有一定的理论来指导操作。     

证券组合投资模型优化

以Markowitz证券组合投资理论为基础,对于几种不同证券组合投资模型分别考虑了证券组合的收益,风险,交易费等因素条件下对模型进行了优化,并对文中模型做了进一步的扩展。为投资者正确选择证券组合投资的最优策略及应用方面提供参考。     

论“不确定性”及其在经管领域中的描述与度量

文章讨论了各学科中不确定性研究的同一性,阐述了经管领域中有关不确定性问题的新观点,强调不确定性并非仅与风险相联系,并在此基础上对收益不确定和风险不确定性进行了描述.引入感知特征的概念,并将人工智能领域中的相关研究成果引入至经管领域,提出采用云模型以解决经管领域中不确定性度量问题的基本框架.     

基于粒子群算法的证券组合投资模型的研究

从证券组合模型的概念,给出证券组合多目标决策模型。并用模糊优选法将证券组合多目标优化转化为单目标优化。同时,重点描述了粒子群算法,并采用自适应变异的粒子群算法对证券组合投资模型进行求解,最后编程实现证券组合模型的最优解,试验结果表明此方法取得了较好的效果。