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卢铁玲 《商业经济(哈尔滨)》2013,(24):32-33
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。 相似文献
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组合隔震支座的力学模型一般可以简化为双线性模型。通过对组合隔震支座低周反复加载试验的所得到的试验结果,分析组合隔震体系的力学模型和刚度特性。,其恢复力模型为双线性模型。骨架曲线均表现了双线型的特点。 相似文献
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当今全球经济中一个最引人注目的问题就是投资组合管理问题。资本资产定价模型(CAPM)是在金融行业中使用广泛的模型,我们采用线性对角近似模型(LDAM)与其形成对比,分别应用于相同样本的投资组合管理中,得到线性对角近似模型更适合投资组合管理的应用,从而进一步优化投资组合管理应用。 相似文献
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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。 相似文献
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保险资金投资管理中的风险分散问题研究 总被引:1,自引:0,他引:1
组合投资是利用投资组合内各个风险资产之间的相关性来分散风险的,而均值—方差投资组合模型采用的相关性度量—相关系数无法准确地度量风险资产之间的相关性,这必将对组合投资的风险分散效果产生不利影响。本文提出,用理论性质更好的相关性度量来度量风险资产之间的相关性,并建立基于Kendallτ的投资组合模型。通过实证研究发现,在保险资金投资管理中,采用基于Kendallτ的投资组合模型能够取得比均值—方差投资组合模型更好的风险分散效果。 相似文献
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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。 相似文献
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商业银行信贷组合管理及其模型构建问题的探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
商业银行信贷风险管理的发展是从最初的对单笔贷款管理到把全部贷款看成一个组合加以管理,这是因为组合可以使得风险分散化。现代组合管理的理论(MPT)基础是从Harry Markowitz的分散化理论开始的,然而标准的组合模型应用在贷款组合时会存在诸多的问题。有效的信贷模型应满足建立信贷风险模型等方面的要求。 相似文献
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基准组合是投资管理者投资过程的消极代表,反映系统风险和具有可投资性,在现代投资组合管理中基准组合被广泛应用于业绩评价、资产配置和风险控制。基准组合的构建可以基于CAPM模型和APT模型,本文列举了几种常见的基准组合。 相似文献
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房地产投资组合模型多以方差或标准差作为风险度量指标。本文从分散风险的角度运用熵的概念,建立了房地产投资组合的熵优化模型,并给出通解,使对房地产投资组合模型的应用更加合理、客观。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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证券组合投资模型优化 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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本文以现代信息技术为主要手段,以营销组合模型的构建和应用为研究对象,通过在非价格营销因素的市场反应模型的基础上引入非价格因素的递延效应,对价格与非价格营销因素组合原理和方法进行研究;通过论述价格与非价格营销因素之间的相互影响及其组合效应,构建了价格与非价格营销因素的组合决策模型;基于已构建的市场反应模型和营销组合模型,研发了具有高度人机交互性和可操作性的营销决策支持系统,并以模拟数据验证了模型的有效性。 相似文献
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我们利用拓展的Markowitz均值-方差模型描述通常意义下的最有投资组合模型,将投资者的消费作为约束条件放到模型中,从而得到证券组合的有效前沿。 相似文献
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为了克服传统的组合预测方法没有明确考虑模型的不确定性,对贝叶斯模型平均组合预测新方法进行研究。应用贝叶斯模型平均的关键是精确估计单项模型的权重。采用期望最大化(EM)方法来估计权重。该方法操作简便,计算效率高且在运算过程中一直满足权重之和为1。通过对我国电力负荷预测实证分析表明:贝叶斯模型平均组合预测比其他组合预测方法预测精度高;EM方法估计权重比赤池信息准则(AIC),贝叶斯信息准则(BIC)估计权重得到的组合预测值,有更高的预测精度。 相似文献
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