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。     

基于模糊目标下的投资组合模型探讨

投资组合选择是投资者在不确定条件下的投资决策问题,自1952年马科维茨运用数量化方法创立证券投资组合理论以来,更多的研究集中于随机不确定性,而模糊不确定性的研究相对滞后。结合M-V模型,同时引入模糊理论中的目标不精确模型,将确定目标下的M-V模型中的目标模糊化,从而是模型更具有现实意义。     

基于Markowitz模型的养老金A股投资最优组合

利用Markowitz均值/方差理论Huang Chi-Fu方法,采用定性和定量分析相结合的研究方式,构造一支中国A股市场的最优投资组合,以期为养老金入市提供一种较为科学的投资组合构建方法,即在预期回报可以弥补通胀风险的条件下达到最小风险,并提供相关投资建议。     

多目标模型在求解投资组合最优解中的应用

建立一个投资组合首先需要求解其中各项资产的最优比例,马科维茨的均值-方差理论已经成为了此类规划问题的经典解法,但是其锁定风险或收益其一求解另一者的方法需要人为设定约束条件的数值,因而可能不是理论上的最优解。本文试图将多目标模型运用到投资组合中求解风险资产的占比,再在考虑居民风险收益偏好的基础上探索在组合中加入无风险资产,从而为家庭资产的投资组合与运用提出建议。     

多目标模型在求解投资组合最优解中的应用

建立一个投资组合首先需要求解其中各项资产的最优比例,马科维茨的均值-方差理论已经成为了此类规划问题的经典解法,但是其锁定风险或收益其一求解另一者的方法需要人为设定约束条件的数值,因而可能不是理论上的最优解。本文试图将多目标模型运用到投资组合中求解风险资产的占比,再在考虑居民风险收益偏好的基础上探索在组合中加入无风险资产,从而为家庭资产的投资组合与运用提出建议。     

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。     

凸交易费下可调整策略的模糊投资组合

本文基于区间规划的基础上,研究了在不同的交易费用情况下的模糊投资组合。由正态隶属函数对区间数进行估值,并且在修正未来回报额时,考虑了一个符合实际情况的因素——涨跌停板;同时对于用换手率来研究的不足,本文引入新的流动性的定义方法。由上述方法,建立在不同交易费下可调整策略的模糊投资组合模型。     

随机占优约束的投资组合模型在股票市场的应用

基于随机占优约束的最优化模型的研究是从2003年Dentcheva ＆ Ruszczynski才开始的,是投资组合领域一个较新的研究方向。本文研究了其算法并运用我国的实际交易数据对其进行了检验,肯定了其在我国股票交易市场的适用性。     

浅析投资组合选择理论与模型

本文从投资组合的基本理论出发,介绍了投资组合选择的均值—方差、单指数和随机规划等模型,并对其特点进行了分析。     

CVaR完备离散形态与约束投资组合模型

CVaR是一种管理金融风险的全新理念,拓展了关于CVaR的一些特征,给出边际风险量(MRV)的概念,提出完备离散CVaR形态的定义,并结合随机游走来处理离散点,在马柯维茨的投资组合模型基础上,给出了几个基于CVaR约束下的投资组合模型,对于机构投资者进行投资活动具有一定的指导价值和实践意义。     

模糊群决策在物流选址中的运用

运用模糊群决策理论,考虑在信息集结时应在隶属度最大的情况下,使最终群组意见和各专家意见的偏离度最小,建立了一个确定群组综合决策矩阵的二层规划模型,从而给出了一个物流中心选址的模糊群决策模型。运用本文方法可以直接得到实数型群组综合决策矩阵,避免了模糊数群决策中对模糊数的运算和排序。     

Markowitz投资组合模型的优化研究

由于Markowitz投资组合模型过于严格的假设,它在中国证券市场的应用上存在一定的局限性。本文在Markowitz均值—方差模型的基础上,对模型中不符合中国证券市场的理想化假设进行修正,通过对预期收益率和风险进行优化度量,将交易费用、最小交易数量等限制条件引入模型,实现了对均值—方差模型的优化,得到了在不同优化背景下的新的数学模型。     

Markowitz投资组合模型的优化研究

由于Markowitz投资组合模型过于严格的假设,它在中国证券市场的应用上存在一定的局限性.本文在Markowftz均值一方差模型的基础上,对模型中不符合中国证券市场的理想化假设进行修正,通过对预期收益率和风险进行优化度量,将交易费用、最小交易数量等限制条件引入模型,实现了对均值一方差模型的优化,得到了在不同优化背景下的新的数学模型.     

马克维茨投资组合模型的遗传算法

在介绍马克维茨均值—方差投资组合模型的理论依据、含义及表述的基础之上,提出了求解该投资组合模型的遗传算法。并采用实证分析的方法,与梯度算法进行了比较,从而显示了该遗传算法在求解此类有约束条件的非线性规划问题时的优势。     

马克维茨投资组合模型的matlab计算

马克维茨投资组合模型是现代投资组合理论中的经典模型,将matlab软件应用于马克维茨投资组合模型的计算将克服其计算量大的缺点,并通过实际计算得出中国移动、中国电信、中国联通三只股票的最优投资方案。     

全国社会保障基金最优投资组合研究

作为弥补未来人口老龄化高峰期的社会保障需求的战略性储备基金,全国社会保障基金的投资运营状况近年来受到社会和学术界的广泛关注。本文首先阐述了全国社会保障基金投资研究的意义,在此分析基础上引入适用于全国社会保障基金投资组合研究的投资模型,也是本文的立足点——安全首要模型。其次选取主要投资对象并估算其收益与风险的数据特征,带入模型,得出每项投资的最佳比例,即全国社会保障基金的最优投资组合。     

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。     

基于均值——VAR的投资组合模型

本文对Markowitz投资组合模型的缺陷进行简要分析与概括,利用均值-VAR模型将VAR约束引入Markowitz投资组合理论中,使用VAR代替收益率方差来度量风险,建立基于VAR约束下的投资组合模型。     

证券投资组合有利信息率模型

在证券投资中一些学者把熵的思想应用到投资组合中,作为风险的度量建立了熵模型。文章分析了熵模型作为风险管理的一种手段的不足之处,以熵为基础给出了有利信息率的概念并建立了最小有利信息率模型。最后通过举例说明了最小有利信息率模型在实际应用中优于熵模型。     

基矛CVaR的投资组合优化模型研究

风险价值（VaR）是近年来国际金融机构所倡导的测度和控制金融风险的国际主流技术，但是它在投资组合损益服从非正态分布的情形时，不满足一致性风险度量，出现尾部损失测量的非充分性。为了使具有一致性的条件风险值度量（CVaR）克服VaR的不足，构建基于CVaR约束的投资组合优化模型，该模型虑及了投资组合资产的交易成本、交易限制、资金约束和投资者的风险承受度，为制定合理的最优投资组合提供了一种新的思路。