证券投资组合策略研究

证券投资组合问题的研究是当前投资领域中的一个热点问题。本文根据投资者对证券收益的要求，从经常收入和资本增值方面研究如何进行证券组合，以满足投资者的要求。     

论计算智能在证券投资组合中的作用

首先介绍了Markowitz的证券组合理论，其次，介绍了计算智能的主要研究对象，包括人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑的特点及在证券投资组合中的应用，提出来将三者结合起来，从而实现优势互补。     

证券投资组合理论在中国的运用

本文分析了建立现代证券投资组合（Portfolio)理论的基本假设，对假设中的市场效率，风测度，参数估计时效性，零交易费用等，提出了马科维茨（Markowitz)证券组合理论在我国运用存在的主要问题，并对组合证券投资优化模型的改进提出了自己的思路。     

证券投资组合的风险分散问题研究

由于证券市场具有许多未知性和不确定性,使得证券投资可能会出现亏损或者盈利现象的发生。投资组合可以有效降低风险,被广泛应用于金融投资等高风险领域,主要用在资产估值、资金成本预算以及资本配置等方面。证券投资组合在风险和收益权衡过程中起到了重要作用,本文阐述证券投资存在的风险,对投资组合风险分散原理进行了分析,论证了投资组合在分散证券投资风险中的作用。     

组合证券投资理论发展与统计方法的应用

组合证券投资是分散投资风险的有效途径。投资收益的高低与风险的大小,是每个投资者都必须考虑的问题。投资者总是在一定预期收益及风险水平上选择证券投资方法。通过对每种证券的期望回报率、回报率的方差和每一证券及其他证券之间回报率的相互关系来进行适当分析,辩识出有效投资组合在理论上是同行的。本文在对组合投资理论的发展进行介绍和评述的基础上,给出了统计方法在组合证券投资中的应用。     

基于含有交易费用的证券投资组合模型的遗传算法验证

文章在传统Markowitz投资组合模型中考虑了交易费用以及税收等实际因素，形成了一个改进的多因素证券投资组合模型，弥补了以往模型简化交易费用的不足，使得组合投资模型更加贴近我国的实际。由于该模型是一个非线性规划问题，传统算法难以有效求解。为此，提出用改进的遗传算法来求解该模型，并以实际算例验证其有效性，相比于传统的遗传算法具有更高的求解精度和更快的收敛速度，可以为投资者提供更好的决策参考。     

最优证券组合投资决策研究

组合证券投资是分散投资风险的有效途径。为了分散投资风险并取得适当的投资收益,投资者往往将资金分散投资于一组选定的证券。投资者进行组合证券投资的关键是确定最优证券组合投资比例系数。为此,针对Markowitz均值一方差模型及市场模型,分别在允许卖空和不允许卖空的条件下,研究了最优证券组合的选择问题。     

证券风险度量的实证研究

本文重点研究CVaR在投资组合理论中的运用,首先简单介绍现代证券投资风险度量方法及其缺点,然后对CVaR风险度量方法的概念、计算、性质等作了探讨.其次,对基于CVaR的投资组合优化模型进行了介绍和扩展,并利用沪深股市股票对模型进行了实证分析,通过分析结果来验证新模型对证券投资风险的评估效果.     

基于群体心理分析的证券投资策略

证券投资策略,是指投资者在进行证券投资前应当掌握的行动方针和谋略。证券投资策略问题直接关系到证券投资机构或投资者个人能否在激烈的投资竞争中求得生存与发展,因而一直是投资理论界与实务界最关心的核心问题之一。大多数西方投资理论界与投资实务界的研究活动,都是围绕开发、研制与验证有效的投资策略这个目标而展开的。随着现代投资组合理论的诞生与发展,这种证券投资分析的数量化组合管理理论已经在投资学领域占据主导地位。与证券投资主流理论学派不同,证券投资心理分析流派主要关注对投资行为的心理研究。市场(群体)心理分析可以…     

证券投资组合的数学优化函数分析

任何证券投资者都会对自己的证券投资收益有一定的期望值。但是，这种期望值如果系于单一的证券投资，其实现的可能性很小且风险很大，那就必然选择多种证券组合投资的方法来达到这种目的。证券的投资组合是以最小的风险来达到尽可能大的收益为目的的，从数学的角度来描述...