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.     

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。     

股票投资组合的两阶段优化法

本文提出了股票投资组合的两阶段优化法:第一阶段,从基本分析入手,通过定性与定量分析两方面,选出具有投资价值的行业及个股,再据股票的期望收益率和风险,求出Sharp ratio,并结合分散风险的潜力,确定股票投资组合;第二阶段,建立动态最优投资组合的规划模型,动态确定投资组合中各股票权重。数值试验表明,将两阶段优化法应用于具体实例中,具有较好的实践效果。     

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。     

基于信用风险修正的多阶段银行贷款组合优化决策模型

针对银行的信用风险和贷款的周期性等问题,建立一个基于信用风险修正的多阶段银行贷款组合优化决策模型,该模型在多阶段模型中考虑了信用风险修正问题,根据模型的特点给出了把Monte Carlo模拟的动态算法和差分进化的多阶段算法相结合的求解方法,前者求解银行各类贷款的期望收益率,后者求解每一阶段银行对各类贷款的最优投资比重。数值试验表明所建立的模型是合理的且符合商业银行的实际操作要求,给出的方法是有效的和可行的。     

商品期货优化投资组合的实证检验

长期以来,期货被投资者视为一种高风险的投资工具,不适合做长期投资,特别是商品期货,由于有实物交割的压力,更是被投资者排除在其组合之外本文分析了商品期货的特点及商品期货优化投资组合的原因,并对商品期货优化投资组合进行了实证检验,最后得出结论:有效利用商品期货能够获得投资组合更优的收益/风险比.     

基于熵的房地产投资组合优化模型研究

在分析单一指数模型的基础上,将熵理论引入到房地产投资组合的风险度量中,建立了基于嫡的单一指数优化模型,并进行了实证分析,认为模型是有效的.     

基于GA-ABC的均值-方差-偏度的多目标投资组合优化

近年来,多目标的投资组合引起各界学者的关注,基于智能混合算法的投资组合优化也得到广泛的研究。本文将在均值-方差-偏度的模型背景下,提出一种GA-ABC混合算法概念,最后通过实例数据验证GA-ABC混合算法的有效性。     

投资组合优化策略问题研究

在借鉴Markowitz投资组合均值方差模型的基础上,为风险偏好不同的投资者设计了投资组合的复合模型:首先根据风险与收益的短期预测选择股票种类,其次依据风险偏好确定投资组合收益与风险的优化比率,最后利用该优化比率配置有限资金以使效用最大化。     

英语环境下预选机制投资组合优化实验研究

投资组合优化问题是指为了同时获得最大的整体回报和最小的整体风险,选择不同的资产进行投资。目前,我国许多中小企业家在国际化投资中,找到一个最好的投资组合方案问题的复杂性往往随着可供选择资产数目的增多而变大,而且语言障碍也是一大难题。为了给出英语环境下大规模投资组合的最优解,基于智能优化算法提出了两种考虑个别资产收益和风险的资产预选方法。文章借助于粒子群优化算法对资产进行优化选择,并设计了4组不同设置的实验。从4组实验的数据可以得出,所提出的预选择方法不但确保了优化问题的准确度,同时通过人工智能技术给投资者提供国际化投资组合建议。     

证券投资组合优化问题研究——基于资产定价理论

资产定价理论的核心问题是如何确定资产的期望收益和风险。其中,资本资产定价模型和套利定价理论是常见的模型和方法。在基于资产定价理论的证券投资组合中,需要考虑资产类别选择和投资比例限制,并定义目标函数。优化算法包括均值—方差模型和更高级的算法,如进化算法和粒子群优化算法。改进方向包括考虑非理性行为因素、市场微结构因素和动态调整的优化模型。     

现阶段的投资组合

最近几年里，我把投资的绝大部分分担到封闭式投资基金上去。基本的外部条件是(如果对投资组合、投资基金概念不大清楚，请参见投资组合常识、什么是投资基金等)。     

施工阶段投资控制浅析

施工阶段的投资控制,主要应做好工程预算、合理安排工期、严格控制工程变更、控制工程量计量、严把材料关、合理处理工程索赔、做好工程竣工结算工作。     

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。     

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。     

风险控制与投资组合优化

假如随机选取资产来构建投资组合,当资产数量不断增加时,该投资组合所包含的非系统性风险会被分散得越来越小,但系统风险无法被分散,会大致保持稳定。因此当其资产数量变得很大时,投资组合的总风险趋近于其系统性风险。     

不允许卖空情况下均值-半方差投资组合优化研究

运用不等式组的旋转算法求解不允许卖空情况下均值-半方差投资组合模型,并选取沪市六只业绩比较好的股票,进行模拟投资,计算出模型的总收益率,并与等比例投资相比较。结果表明均值-半方差投资组合的投资效果总体上优于等比例投资。     

投资组合规模风险和收益的关系研究

现代投资组合理论认为不同风险资产进行组合后，在保证投资收益的基础上可以有效地降低组合的风险，本文以沪市上市公司为例，根据上市公司2001-2005年近五年来的市场表现．分析投资组合规模、风险和收益的关系．通过研究发现：投资组合存在适度组合规模，组合规模过大会出现过度组合的问题。组合规模的增加能够有效地降低非系统性风险，但在提高组合收益上效果并不明显。