遗传算法求解机会约束下半绝对离差投资组合模型

建立了机会约束下的半绝对离差投资组合模型,求解机会约束时不将机会约束转化为确定的等价类型,而把机会约束用随机模拟技术来处理;应用遗传算法求解半绝对离差投资组合模型,并根据真实市场数据验证模型的有效性。结果表明：应用随机模拟技术和遗传算法求解机会约束下的半绝对离差投资组合模型是可行的,且方法简单、易于实现。进一步研究可以在工程优化和投资分析等许多领域找到新的应用。     

带有模糊收益的均值-方差-偏度投资组合选择模型

许多经验性的研究表明投资组合收益通常是非对称的,当均值和方差相同时,投资者喜欢非对称度较大的投资组合收益.为了衡量模糊投资组合收益的非对称性,偏度这一概念被定义为此文的三阶中心矩.作为对模糊均值-方差模型的扩展,我们提出均值-方差-偏度模型并考虑其相应的变化.为了求解这个模型,我们设计了带有模糊模拟的遗传算法.最后,给出几个数值例子来说明这个模型的思想以及这一算法的有效性.     

融资条件下的投资组合问题研究

中国正式开展融资融券业务迄今已有四年,融资融券业务是把“双刃剑”,在给投资者带来了更大盈利机会的同时,也为投资者带来了更高的风险,因此其投资组合选择十分重要。基于Markowitz经典M-V模型,研究融资条件下带交易费用的投资组合模型,并利用几何方法对模型进行求解,以期对投资者进行投资组合决策提供帮助。     

多维认知偏差投资风险能量密度模型探究

金融全球化下,金融活动的参与主体逐步多样化,投资者的认知偏差加剧了证券投资活动中风险度量的难度。现有的金融证券投资的理论研究与实践应用基本都是围绕着如何处理风险与收益的关系而展开的。但是,传统的理论方法与标准的金融风险度量方法在一定程度上忽略了人的心理认知行为等因素的影响,使得对现有的风险度量工具和方法的借鉴与应用增加了投资者额外的决策风险。鉴于此,本文引入心理行为因素的时间变量,在理论研究与投资者认知行为研究的基础上,借助物理学中能量密度相关理论与思想方法构建多认知偏差的时间风险度量模型,度量金融投资活动中基于多种偏差的投资组合风险,克服了传统风险度量方法在完全理性人条件下主要依赖于历史数据推导的缺陷,从而使得证券组合的风险度量更接近于实际的证券投资组合状况。最后文章根据模型分析提出相关政策建议。     

贝叶斯分析方法在投资组合中的应用

传统的均值—方差模型在投资组合实践中的应用通常做法是将参数估计当成真实取值,但是这样却忽略了风险估计对投资决策的影响。因此,本文试图将贝叶斯分析方法引入均值—方差模型,用于估计参数。研究表明这种方法将有效地避免传统均值—方差模型对参数取值的敏感性,能够显著提高模型的稳定性。     

基于半方差风险计量模型的组合投资分析

通过对马柯维茨的均值-方差模型(the μ-V)和笔者的半方差模型(the ESV)在组合投资中进行对比实证分析,文章廓清了笼罩在均值-方差模型及其风险定义上的迷雾,使半方差模型在组合投资中的突破性指导价值进一步明晰化.     

多项目多期组合投资优化的双目标模糊相关机会模型

对于多项目单期优化模型已经有了比较满意的结论,现在已有研究基础上讨论一种基于净现值和净现值成本的多项目多期投资组合优化的双目标模糊相关机会模型,并且提出了一种集模糊模拟、改进的神经网络与遗传算法于一体的人工智能算法,结合一种能够实时调整权数的评价函数法,从而对模型进行有效求解。最后数值仿真说明了模型的合理性与算法的有效性。     

基于截集的加权可能性均值-方差模型

本文以模糊数的截集为切入点,给出随机变量取值为模糊数时基于截集的加权可能性均值、加权可能性方差和加权可能性协方差的定义,研究了基于截集的加权可能性均值、加权可能性方差和加权可能性协方差的性质,给出三角模糊数的基于截集的加权可能性均值、加权可能性方差和加权可能性协方差的具体形式.并以基于截集的加权可能性均值作为证券组合投资收益率为模糊数时投资未来收益的度量,以基于截集的加权可能性方差作为证券组合投资收益率为模糊数时投资风险的度量,以基于截集的加权可能性协方差作为不同资产之间相关程度的度量,以不同的权重表示不同投资者的对投资收益的风险偏好程度,构建基于模糊数截集的加权可能性均值-方差组合投资模型,给出模型的求解方法.最后将基于截集的加权可能性均值-方差模型与传统的均值-方差模型进行了比较分析,并结合我国证券交易市场的具体实例说明该模型的应用价值.     

“均值—方差”模型分析应用于最有效的证券组合的研究

证券及其它风险资产的投资首先需要解决的是两个核心问题：即预期收益与风险。那么如何测定组合投资的风险与收益和如何平衡这两项指标进行资产分配是市场投资者迫切需要解决的问题。文章应用马科维茨均值—方差模型进行最有效证券的研究,建立了资产优化配置的均值—方差模型。     

含有交易费的投资组合模型研究

交易费用是证券投资过程中的一个重要问题,也是投资者在金融市场所要考虑的一个重要因素,忽视交易费用的存在将导致非有效的证券投资组合.本文研究了含有交易费的证券投资组合模型,并进行实证分析.     

基于E-Sh风险度量的实物限量资本投资组合模型

应用现代金融组合投资理论的E—Sh风险度量方法 ,考虑在限量资本情况下进行实物组合投资 ,得出在给定未来期望收益情况下的最小风险投资组合选择模型 ,并给出了应用实例。模型在实际投资中具有较强的可操作性和实用性。     

基于CVaR模型的房地产投资组合研究

随着我国经济的高速发展,房地产在国民经济中所占的比重越来越大.房地产投资的投资金额一般十分巨大、投资周期也相对较长,投资者在取得高额投资收益的同时,也必然承担着相当大的风险.因此在进行房地产投资时,其首先需要解决的问题就是:在最小风险的前提下获取最大的收益.本文在Markowitz投资组合理论的基础之上,采用了CVaR方法,以此来度量房地产行业投资组合的风险,然后建立在风险最小化条件下的房地产投资最优组合理论;最后,通过对某房地产企业进行实证分析,最后得到了四种房地产项目投资组合风险最小化最优投资组合方案.     

证券投资基金的最优投资组合模型研究

基金管理公司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Markowitz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2项指标,从风险控制的角度出发建立证券组合投资模型,以确定最优化的投资组合。     

证券投资组合决策模型的应用研究

马科威茨投资组合模型建立在单目标规划的基础上,投资者固定一个目标使另一个目标达到最优。然而,理性的投资者总是追求收益尽可能大,风险尽可能小的投资组合。文章利用多目标规划的方法,建立了证券投资组合的多目标规划模型,引入偏好系数将其转化为可根据投资者偏好决定投资方案的模型,同时利用遗传算法对模型进行求解。     

货币危机传染的投资组合模型

传染是近10年货币危机中的一个常见现象。通过构造具有多种风险资产的投资组合模型,可解释造成货币危机传染的多种原因;共同冲击、期望收益率变化、不确定性的增加、风险厌恶程度的变化以及资本损失等,都可以通过影响国际投资者的投资组合而造成货币危机的传染。     

马克威茨投资组合理论在我国证券市场的应用研究

本文对马克威茨(Markowitz)的均值——方差理论进行阐述,深入分析该理论在中国证券市场实际应用中的局限性。为更好地发挥均值——方差理论的指导作用,本文针对该理论的局限性,提出构建完善证券市场的建议,并对均值——方差模型提出相关的改进措施。     

基于模糊规划的多项目风险投资组合决策模型研究

投资组合决策模型提供了一个寻求最优组合的定量方法,但对于风险投资这一特定问题而言,该方法尚存在很大的不足。本文将结合模糊规划的思想,提出对于风险投资组合模型改进的方案,试图消除期望的收益与风险固定化的问题,使模型能够在风险和收益的权衡中,更好地选择多项目风险投资方案,找到满意的投资比例。     

基于ESG-CVaR模型的投资组合研究

ESG投资,作为一种契合绿色投资价值观和方法论的理念,不仅能够推动上市公司提升治理水平,同时也能降低投资风险。基于此背景,将ESG投资理念融入风险量化前沿的CVaR技术,构建ESG-CVaR投资组合优化模型。在新冠疫情前、中、后三个时期,对三组不同的投资组合进行风险测度,并将测度结果与大盘风险进行了对比分析。研究结果显示,首先,ESG投资组合的风险相对于大盘风险更低,从而验证了所提出的ESG-CVaR投资组合风险测度方法优于传统方法的观点;其次,在新冠疫情前、后两个时期,高ESG投资组合的风险测度值最低,这说明相对于传统投资策略,将ESG因素纳入投资组合能更全面地规避风险。此外,在新冠疫情期间,高低混合ESG投资组合的风险最低,这可能是因为新冠疫情对ESG投资组合的表现产生了一定的影响。     

投资组合构建与优化：投资者偏好和遗传算法视角

投资组合构建过程可以分为资产选择和资金配置两个步骤。资产选择取决于投资者偏好,以及投资者获得的知识或信息,资金配置可以利用Markowitz投资组合理论和遗传算法等模型来确定。通过刻画A股市场上存在的特定投资者偏好,选出拟投资的股票组合,然后分别利用Markowitz均值-方差模型和遗传算法计算各个股票最佳的资金配置比例,并用历史数据回测不同资金配置比例下股票投资组合的收益,发现遗传算法下构建的最优组合在收益、风险、夏普比率、最大回撤等方面均优于均值-方差模型下构建的最优组合。