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。     

国外房地产投资组合风险分散化研究综述

从20世纪70年代起,房地产开始成为许多大型基金的投资领域,随之而来的投资风险规避和分散已成为基金投资的重点关注内容。许多研究者开始寻求评估房地产投资组合风险及其方法,尤其是集中于房地产投资组合风险的分散化策略。房地产投资组合风险主要包含两类：系统风险和非系统风险。对于系统风险,不能在组合投资中被分散,而对于非系统风险,投资者可以通过调整投资组合策略分散风险．保证投资者获得稳定收益。     

多种相关关系资产投资组合优化模型

本文根据各种资产相关关系的不同情况，分别建立了不同约束条件下的资产组合投资优化模型。     

Markowitz投资组合模型最优权重的稳定性检验

鉴于Markowitz投资组合模型与线性回归模型之间的联系,可以在线性回归框架下解决投资组合问题,并作相关的统计与计量经济学检验。Markowitz投资组合权重是最优的,但并不保证该证券在分散组合的非系统性风险方面显著有效,线性回归模型的显著性检验告诉我们,只有最优组合权重通过了显著性检验的证券才对分散组合的非系统性风险有明显的贡献。在实例中,首先用线性回归的方法估计出最小方差点处的最优组合权重;其次通过显著性检验,把不显著的证券从组合中去掉,建立更加简洁有效的投资组合,降低管理成本;最后,使用邹氏预测检验对投资组合的动态性或最优组合权重的结构性变化进行检验,为投资组合的最佳调整时机选择提供一种思路。     

我国社保基金投资组合优化模型研究

受到物价指数上涨等因素的影响,社会保障基金如果不能进行有效投资经营,其实际购买力则会逐年下降,这将对投保者造成巨大损失。为了保证基金结余的安全和保值增值,必须将结余用于安全有效投资。将社保基金分别投资在几个不同的项目中,可以达到降低投资风险和提高收益双重目的。文章将从投资组合优化角度,对我国社保基金投资运营问题进行分析和探讨,设计出兼顾风险以及收益的社保基金投资组合优化模型,并提供了相应的解决思路,为提高我国社保基金投资运营效率提供有益启示。     

大型房地产企业组合投资的模型分析

文章利用现代组合投资理论建立了针对房地产企业的组合投资决策模型,力求为房地产企业的科学投资决策指出一条出路。     

基于模糊系数的证券投资组合选择模型

利用模糊数来描述证券的期望收益率和风险损失率,从而对证券组合投资问题建立相应的模糊线性规划模型,并以模糊数排序为基础将该模型转化为普通线性规划模型,最后讨论模型的求解方法,并出了一个具体的算例。     

房地产开发项目投资组合的均值--信息熵模型

以方盖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.     

基于差异系数变型的投资组合的研究

本文先分析了马柯维茨的投资组合理论及其局限性,然后利用收益率的协方差矩阵通过主成分分析,用特征根模拟组合的风险,并在差异系数的变化后建立不同于马柯维茨投资组合模型的目标函数,以此作为投资组合收益极大化的指标,同时给出了在卖空——非卖空条件下具体的投资组合策略,最后给出一个具体的实例加以说明.     

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。     

Markowitz投资组合模型下最优组合权重的显著性检验

鉴于Markowitz投资组合模型与线性回归模型之间的联系,我们可以通过线性回归方法估计最优组合权重,并且检验最优组合权重的显著性。Markowitz投资组合权重是最优的,但并不保证该证券能够有效分散组合的非系统性风险。线性回归模型的显著性检验告诉我们,只有最优组合权重通过了显著性检验的证券才对分散组合的非系统性风险有明显的贡献。在实际运用中,以计算最小方差点处的最优组合权重为例,最小二乘回归的结果与直接使用非线性规划求解的结果相同。通过显著性检验还可以把不显著的证券从组合中去掉,建立更加简洁有效的投资组合,从而降低管理成本。     

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。     

基于风险偏好的投资组合效用最大化模型研究

在投资过程中,风险和收益之间存在着一种权衡,这种权衡是根据投资者风险偏好的不同而不同,这就要求我们在构建投资组合时应该充分考虑投资者的风险偏好从而达到投资效用最大化。本文通过建立均值—最大熵优化模型,将风险因子引入所构建的投资组合模型中,通过调整风险因子,得到符合投资者风险偏好的投资组合,并通过汇添富消费混合基金的实证研究,验证了该投资组合效绩明显优于市场组合及样本组合。     

组合投资的优化方法

一般说来,投资者希望寻求优化的组合进行投资,使其期望收益率尽可能高些,而风险(方差)尽可能小些。 现设共考察n(n≥2)种资产,     

房地产投资风险分析及防范策略

房地产投资就是将资金投入到房地产综合开发、经营、管理和服务等房地产业的基本经济活动中,以期将来获得不确定的收益。房地产投资是进行房地产开发和经营的基础,它的结果是形成新的可用房地产或改造原有的房地产。而在这个投资活动过程中,收益与风险是同时存在的,特别是处在经济转轨时期的中国房地产投资,风险更是在所难免。     

基于非预期损失控制的资产组合优化模型

研究目标：控制银行资产组合的风险,优化银行资产配置。研究方法：以CVaR为约束条件,以经济增加值EVA最大化为目标函数,建立了基于非预期损失控制的银行资产组合优化模型。研究发现：进行银行资产配置时,不能仅仅估计、控制预期损失,同时还必须考虑非预期损失。研究创新：一是通过构建资产组合的非预期损失与国内生产总值和贷款健康状态的离散函数关系,确定了条件风险价值CVaR的函数表达式,解决了银行资产组合的非预期损失的控制问题。二是通过信用等级迁移矩阵将信用等级变化产生的风险纳入到风险度量体系,从而在总体上对信用风险的不确定性有了较可靠的把握。完善了仅考虑贷款违约风险而忽略信用等级变化风险的不足。三是以银行资产组合的经济增加值最大化为目标函数来追求风险调整后的资本回报最大,完善了以组合收益率最大化为目标的资产配置优化忽略资产组合的预期风险和资本占用因素的不足。研究价值：有效控制银行资产组合面临的风险,为银行优化资产配置提供了新的科学决策参考。     

证券投资组合风险分析

理性投资者总是选择多样化的资产来尽可能地规避风险,获取更大收益。然而,无论多么精美的模型都不能彻底消除风险。根据自己的风险态度,投资者必须在收益和风险之间寻求一个平衡点。研究证券投资组合的风险,有助于投资者识别和量化风险,进行理性投资;有助于监管机构完善监管手段,提高监管质量;有利于控制金融风险,稳定金融秩序。     

投资组合收益优化模型的建立及其程序设计实现

本文以某公司债券投资组合为基础，建立了投资组合收益的最优化模型，并设计了求解该模型的计算程序，提高了计算的效率。