基于动态非线性损失厌恶的投资组合优化与实证研究

从行为金融学的角度考虑投资者损失厌恶的心理特征,构建了基于线性损失厌恶和非线性损失厌恶行为投资组合模型。利用中国市场数据模拟一种静态情景和四种动态情景,实证研究不同损失厌恶投资组合模型在不同情景下不同损失厌恶程度的最优资产配置策略和投资绩效表现,并将结果与均值方差模型等传统的投资组合模型进行比较。研究发现损失厌恶投资组合模型优于传统投资组合模型,不同情景下不同程度损失厌恶投资者具有不同的资产配置策略,其投资绩效表现也不尽相同。     

基于净现值的离散型多项目多期投资优化模型

关于资本结构优化模型的讨论已经有了很好的结论,即基于项目组合的净现值最大化,对于多项目单期优化模型已经有了比较满意的结论.在已有结论的基础上研究了离散型多项目多期投资组合优化模型的一般形式,首先针对离散型多项目分期持续期相等的投资组合提出了一般优化模型,然后讨论离散型多项目分期持续期不全相等的投资组合优化模型,最后讨论了引进组合风险的投资组合优化模型。     

基于动态损失厌恶投资组合优化模型及实证研究

为了研究行为金融学中损失厌恶的心理特征对投资决策的影响,建立预期效用最大化的动态损失厌恶投资组合优化模型。以我国股票市场为依托进行实证研究,将市场分为上升、下降和盘整三种状态,研究动态损失厌恶投资组合模型的表现,与静态损失厌恶投资组合模型、均值-方差投资组合模型和CVaR投资组合模型进行比较。通过改变参照点对动态模型进行稳健性检验。得出动态损失厌恶投资组合模型优于静态模型、均值-方差投资组合模型和CVaR投资组合模型的结论。     

熵—证券投资组合风险的一种新的度量方法

本文在研究马科维茨 ( Markowitz)证券投资组合模型的基础上 ,分析了该模型用方差度量风险的缺陷 ,进而提出用熵作为风险的度量方法 ,改进马科维茨 ( Markowitz)证券投资组合模型 ,并建立新的证券投资组合优化模型     

随机模糊的等比例-最小方差投资组合优化研究

Markowitz的均值-方差模型在投资组合优化中得到了广泛的运用和拓展,其中多数拓展模型仅局限于对随机投资组合或模糊投资组合的研究,而忽略了实际问题同时包含了随机信息和模糊信息两个方面。本文首先定义随机模糊变量的方差用以度量投资组合的风险,提出具有阀值约束的最小方差随机模糊投资组合模型,基于随机模糊理论,将该模型转化为具有线性等式和不等式约束的凸二次规划问题。为了提高上述模型的有效性,本文以投资者期望效用最大化为压缩目标对投资组合权重进行压缩,构建等比例-最小方差混合的随机模糊投资组合模型,并求解该模型的最优解。最后,运用滚动实际数据的方法,比较上述两个模型的夏普比率以验证其有效性。     

基于模糊收益率的投资组合模型构建及应用

投资组合理论是现代化投资管理活动的理论支持,广泛应用于证券投资领域.将模糊集理论与投资组合理论相结合,建立基于可能性理论和机会测度的投资组合模型,并用混合智能算法对模型求解.选取上证50指数成分股近两年的交易数据对模型进行实证分析.结果显示,模型构建的投资组合收益率优于经典模型收益率和上证50指数同期收益率,模型显著有效.     

均值-半绝对偏差区间投资组合绩效评价

本文构建了考虑现实约束的均值-半绝对偏差区间投资组合优化模型。由于存在实际投资约束,如交易成本、交易量限制和借款限制,投资组合优化模型相对复杂,不易获得真实前沿面的解析解,使得投资组合理论的应用难度加大。为了求解模型,引入DEA方法,构建均值-半绝对偏差区间投资组合DEA评价模型,通过构造前沿面来逼近真实前沿面。最后,使用上海证券市场的实际数据验证了本文方法的合理性与可行性。     

证券投资组合理论的一种新模型及其应用

马科维茨(Markowitz)以证券收益率的方差作为投资风险的测度建立了组合证券投资模型，本基于熵的概念，在研究马科维茨(Markowitz)证券投资组合模型的基础上，分析了该模型用方差度量风险的不足，进而提出一种新的证券投资组合优化模型，并以实例作了说明。     

具有现实约束的均值-方差模糊投资组合绩效评价

本文提出了具有实际约束的均值-方差模糊投资组合优化模型。由于实际投资约束情况,如交易成本、交易量限制、借款限制和基数约束的影响,投资组合优化模型非常复杂,难以获得真实前沿面的解析解,这给投资组合理论的应用带来了很大的困难。基于数据的实际约束的均值-方差模糊投资组合DEA评价模型,文章通过构造前沿面来逼近一般情形下真实的前沿面。最后,通过上海证券市场的实际数据验证了本文方法的合理性与可行性。     

基于DEA交叉效率的投资组合优化策略

以风险报酬比指标中的风险和收益因子作为投入产出,利用BCC模型计算投资效率.然后引入交叉效率模型,在均值方差框架下计算最优投资组合,将其形成投资策略在A股市场中回测.以传统的全局最小方差模型、纯交叉效率模型、等权模型和大盘指数作为业绩比较基准,回测结果发现不论是否放开卖空约束,投资组合策略均可以跑赢所有基准.稳定性测试表明,在不同调仓周期和不同的指数成分股中,投资组合策略仍然表现稳健,可以跑赢基准.     

投资组合模型的改进研究:基于企业社会责任视角的实证分析

在尊重和借鉴前人对企业社会责任研究,尤其是在企业社会责任评价研究基础之上,本文从投资者的角度在投资组合过程中研究企业社会责任。在Markowitz(均值—方差)理论模型上添加企业社会责任的三个一级指标期望作为目标函数,由此将传统的投资组合模型扩展为五个目标函数的投资组合选择模型,而且我们根据经济学中经典的效用函数理论证明了此模型的正确性。本文引入主流的企业社会责任评价标准,并对一些典型公司进行打分量化。在此基础之上建立了以期望回报率、回报率的方差、核心利益相关者期望、蛰伏利益相关者期望和边缘利益相关者期望为目标函数的投资组合选择模型,在最小方差曲面上选取10个点构造投资组合,并以样本外的数据验证了模型的有效性。研究发现:根据此模型计算出来的部分投资组合回报率显著高于同期的市场指数。研究结果表明,这种关注企业社会责任的多目标投资组合选择模型,不仅让投资者可以直接控制企业社会责任,而且实际数据证明了此模型的优势之处,从而为关注企业社会责任的投资者提供一种投资的方法和思路。     

单位收益率风险最小的组合证券投资决策模型

章首先分析了组合证券投资的收益率和风险,根据组合证券投资的亏本概率上界最小的原则,建立了单位收益率风险最小的组合证券投资决策模型,并证明了该模型的有效性。     

含MCVaR的投资组合优化统一模型

研究了Duarte提出的投资组合优化统一模型及条件风险价值(CVaR),分析了以CVaR为风险度量的投资组合优化模型的具体形式,建立了统一七种模型的投资组合优化统一模型,并发现统一模型是一个凸二次规划问题.     

基于VaR的房地产投资组合模型设计与应用

本文以风险和收益的动态刻画为核心,在房地产投资组合中引入基于VaR模型的风险评价,通过资产收益和预提费用在持有期内的现值构造效用函数,建立基于VaR的投资组合优化模型,实现房地产投资的最优组合。对于上海房地产市场两种不同资产进行组合的实证分析表明该模型具有一定的实用性和有效性。     

基于Pair-Copula-GARCH模型与CVaR的时变投资组合优化

以过去的信息为条件,以一致性风险度量CVaR为优化目标,以组合收益率为约束条件,建立了时变投资组合优化模型,通过基于pair-copula-GARCH模型的蒙特卡洛模拟方法得到未来某时刻收益率的多个可能情景,并引入一个特殊函数实现了投资组合模型的线性化,得到了最优投资组合策略.最后针对提出的模型进行了实例分析.     

模糊投资组合选择问题的改进帝企鹅优化算法

模糊投资组合选择问题是在基本投资组合模型中引入模糊集理论,使所建立的模型与实际市场更加吻合,但同时也增加了模型求解难度.因此,本文针对两种不同的模糊投资组合模型,提出一种改进帝企鹅优化算法.算法首先引入可行性准则,处理模糊投资组合模型中的约束.其次,算法中加入变异机制,平衡算法的开发和探索能力,引导种群向最优个体收敛.通过对CEC 2006中的13个标准测试问题及两个模糊投资组合问题实例进行数值实验,并与其他群智能优化算法进行结果比较,发现本文所提出的算法具有较好的优化性能,并且对于求解模糊投资组合选择问题是有效的.     

基于β约束的区间证券投资组合模型

我们建立一种新的基于β约束的区间证券投资组合模型,使证券组合投资更具柔性.通过一实例分析该模型的应用价值.     

含有背景风险的双目标投资组合模型研究

投资者进行投资实践时无不面临着背景风险。绝大多数以均值方差为框架的投资组合并没有考虑背景风险,其效用在实际应用中容易受到背景风险的影响。本文在含有交易费用的双目标函数模型中引入背景风险,从是否含有背景风险和背景风险偏好度大小两方面对投资组合问题展开研究,并使用智能算法得到模型的最优解,对模型进行实证分析。实证结果表明:1)当背景风险收益为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合更能反映真实的投资环境。2) 当背景风险收益不为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合得到更高的收益。因此,考虑背景风险后投资组合的构建优于不考虑背景风险投资组合的构建。     

基于CVaR的债券投资组合模型

针对债券投资组合中的风险度量难题,用CVaR作为风险度量方法,构建了基于CVaR的债券投资组合优化模型.采用历史模拟算法处理模型中的随机收益率向量,将随机优化模型转化为确定性优化模型,并且证明了算法的收敛性.通过线性化技术处理CVaR中的非光滑函数,将该模型转化为一般的线性规划模型.结合10只债券的组合投资实例,验证了模型与算法的有效性.     

考虑社会效益的电网最优投资组合模型研究

电网投资项目资金需求量大,但是资金总额有限。电网项目具有公共物品属性,单个项目的效益难以度量,缺乏一个合理有效的标准对项目进行评价,从而导致很难在有资金约束的情况下确定电网投资组合。因此迫切需要建立科学的最优投资组合模型,实现电网项目在投资分配上的最优安排。本文在电网投资经济效益分析的前提下,综合考虑电网建设项目的社会性和可靠性,并给出最优投资组合模型。通过算法比较,确定了使用遗传算法的合理性,并用遗传算法进行了实证分析,证明本文开发的模型可用于电网建设项目的投资优化分析,可为电网公司提供投资决策支持。