随机凸序与投资组合的风险值

本文利用随机凸序的理论证明了任意随机资产组合的风险不会超过其各个随机资产的风险值之和 ,即给出了投资组合的风险值上界 .指出了当投资者无法确定各随机资产的相依关系时 ,独立性假定会低投资组合的风险值 ;并分别针对正态资产、幂关系资产、指数资产给出了这种风险低估值的具体计算公式     

风险投资组合的线性规划模型

对市场上的多种风险资产和一种无风险资产（存银行）进行组合投资策略的设计需要考虑两个目标:总体收益尽可能大和总体风险尽可能小,而这两个目标在一定意义上是对立的。 本文给出组合投资方案设计的一个线性规划模型,主要思路是通过线性加权综合两个设计目标;假设在投件规模相当大的基础上,将交易费函数近似线性化;通过决策变量的选取化解风险函数的非线性。 模型的最大优点是:计算过程稳定性好,速度快,我们对各种加权因子,求得了最优化决策方案,从而得到问题的有效投资曲线。根据有效投资曲线,投资者可以由自己的主观偏好,直观地选择自己的投资方向。     

具有交易成本的证券组合投资决策研究

本文利用均值－方差模型，分析了有交易成本的证券投资组合的决策问题，给出了风险资产和无风险资产的最优投资比例与交易成本关系的一个有意义的结论。     

具有分数形式的随机目标规划在金属模型中的应用

本文主要应用了Enrique Ballestero提出的一个新的随机目标规划框架，采用了幂效用函数和双曲绝对风险厌恶，以资产组合选择问题为背景，构造了两个具有分数形式目标函数的随机目标规划模型，给出了解法，并讨论了解的经济意义。本文的随机目标规划产生了一种相对风险极小的有效解，为决策提供了一种新的方案选择途径。     

模型不确定性及违约风险下的最优投资问题

该文研究了一个同时具有模型不确定性和违约风险的随机最优投资组合问题.假设在金融市场中包含三种资产:银行账户(无风险资产),股票资产及可违约债券.考虑一个保险公司把保费盈余投资在这三种资产上来最大化其效用函数.把模型的不确定性因素考虑进去,此时问题转化为一个在金融市场与保险公司之间的零和微分博弈问题.首先考虑了跳扩散风险模型而后又考虑了扩散逼近模型.在这两个模型中通过动态规划准则导出了Hamilton-JacobiBellman-Isaacs(HJBI)方程,从而求出了最优投资策略,并给出了验证定理.     

考虑现实因素的模糊多目标投资组合策略

真实金融市场上的红利和税收等现实因素对投资者的决策活动有着直接的影响。考虑风险资产的红利、税收及交易费用等因素及最小交易单位与投资比例边界等约束,将每个风险资产的收益率和红利率视为梯形模糊数,以最大化投资组合净收益的期望与偏度、最小化其下半方差与模糊性为目标函数,建立了带红利和税收的模糊多目标投资组合优化模型。然后,采用模糊多目标规划方法将该模型转换成一个单目标规划模型,并设计了一个改进的多种群遗传算法对模型进行了求解。最后,利用真实股票数据进行数值算例分析,说明了所提出的优化模型及求解算法的可行性和适用性。     

资本市场的最佳投资组合

市场上有多种可提供投资者选择的资产。本文试图对各种收益和风险进行分析,在一定的标准下给出全部资产组合的效益前沿,即有效资产组合,为投资者提供参考。 在建立模型时,考虑到资本市场的实际情况,我们对题目的条件作了适当的简化和补充。由于用于投资的资金M很大,我们忽略了单位资产的交易费用u_i。同时我们允许从银行贷款进行投资,以增加投资的灵活性,我们把资产的平均收益率和风险损失率作为各种资产及组合的收益和风险地定量描述,用计算机模拟了各种可能的投资组合,得到了完整的风险——收益图,直观地给出了有效资产组合的区域,并给出了精确的计算方法计算资产组合集合的效率前沿。使不同类型的投资者都可以找到最佳的投资组合。 最后,我们指出了一些在模型中没有考虑进去的因素,并分析了这些因素可能对模型产生的影响,并提出了模型的改进方向,以满足对预测的可靠程度要求更高的投资者的需求。     

破产控制约束下组合投资:两阶段MiniMax模型

以绝对偏差函数作为风险测度,考虑不允许卖空约束条件下基于MiniMax的多期证券组合选择问题。为了避免在投资周期内破产事件的发生,增加了风险控制约束。利用动态规划和拉格朗日乘子法,给出了两阶段MiniMax投资组合模型最优解析策略。本文所提出策略可以为需要同时资产管理和破产控制的投资者提供决策依据。     

存在系统风险的投资组合选择研究

多风险资产会受到波动和跳跃风险作用,它们往往具有高度相关性,形成系统风险,因此由投资组合多样化所带来的收益相应会受到影响.这篇文章考察了存在系统风险的投资组合选择问题,假定投资期无限且有中间消费,利用双跳跃模型给出最优资产组合权重近似解析解,由解的表达式可以清楚的看出系统风险对投资策略的影响情况.为了避免风险资产空头寸以及杠杆头寸对投资者的影响,这里对组合权重做了一定限制.通过与经典连续时间投资组合选择模型的比较,系统风险的影响进而可以由财富补偿来表达.     

具有投资限制的风险资产模糊随机投资组合模型

研究了模糊随机环境下风险资产投资组合选择问题.利用模糊随机变量刻画风险资产的收益率,建立了具有投资限制的风险资产投资组合选择的一般模糊随机均值-方差模型,该模型包括了是否允许卖空及具有投资比例下界约束的情况.在此基础上,提出了具有梯形模糊随机收益率的具体投资组合优化模型,这些模型能够转化为二次规划问题求解.最后,利用上证50指数中的9种股票对模型进行了实证分析,结果表明模型能够有效分散非系统性风险.     

考虑最优消费的动态风险投资组合决策模型

本给出了一个考虑最优消费的风险投资组合数学模型，通过该模型投资能合理确定投资，储蓄和消费的最佳比例，同时本也指出了该模型所隐含的一些政策涵义。     

最优消费条件下的动态风险投资组合决策模型

本文给出了一个考虑最优消费的动态风险投资组合数学模型 ,通过该模型投资者能合理确定投资、储蓄和消费的最佳比例。同时本文也指出了该模型所隐含的一些政策涵义     

Dynamic portfolio optimization with risk control for absolute deviation model

In this paper, we present a new multiperiod portfolio selection with maximum absolute deviation model. The investor is assumed to seek an investment strategy to maximize his/her terminal wealth and minimize the risk. One typical feature is that the absolute deviation is employed as risk measure instead of classical mean variance method. Furthermore, risk control is considered in every period for the new model. An analytical optimal strategy is obtained in a closed form via dynamic programming method. Algorithm with some examples is also presented to illustrate the application of this model.     

动态模糊规划模型的构建及应用

常规规划模型通常存在如下两种缺陷:首先,它的目标系数及约束条件都是在硬性限制下的确定值,因而在建模方面弹性小、硬度大;其次,它的目标系数与时间无关,因此不能有效地刻划时时刻刻变化着的目标系数,而动态模糊规划模型可以有效地解决上述缺陷.首先应用模糊动态AHP确定目标系数;然后根据L-R模糊数的强序关系准则,将动态模糊规划模型分解为最优与最劣两个模糊规划模型;再根据以α水平截集为基础的求解方法,将上述两个模型进行相应的转换,建立具有风险分析功能的动态模糊规划模型;最后将其应用到一个实际算例中,收到较好的结果.     

Optimal Security Liquidation Algorithms

This paper develops trading strategies for liquidation of a financial security, which maximize the expected return. The problem is formulated as a stochastic programming problem that utilizes the scenario representation of possible returns. Two cases are considered, a case with no constraint on risk and a case when the risk of losses associated with trading strategy is constrained by Conditional Value-at-Risk (CVaR) measure. In the first case, two algorithms are proposed; one is based on linear programming techniques, and the other uses dynamic programming to solve the formulated stochastic program. The third proposed algorithm is obtained by adding the risk constraints to the linear program. The algorithms provide path-dependent strategies, i.e., the fraction of security sold depends upon price sample-path of the security up to the current moment. The performance of the considered approaches is tested using a set of historical sample-paths of prices.     

高校教育成本测算及其优化管理模型

在高校成本层次分类的基础上,建立了生均成本测算的一般模型,针对教育成本投入过程中因学生人数随机变化而存在的风险,引进教学质量函数,提出了办学效益和教学质量的双目标优化模型.利用凸分析和优化原理得到优化问题解的存在性,全部正解的β取值范围以及最优解满足的充要条件,对最优解的定量计算给出了基于Monte Carlo模拟的遗传算法设计,并进行了相应的经济意义分析.     

考虑供应链风险和绩效的供应商选择的模糊动态非线性多目标规划模型

基于供应链风险和供应链绩效的模糊性和供应商选择问题的动态性,本文考虑供应链风险和供应链绩效作为模糊变量,讨论如何给生产商一个满意的动态多目标供应商选择方案,确定供应链风险和总成本最小,以及供应链绩效最大。然后对该问题提出了一个动态多目标多产品供应商选择模型,该模型是首次同时考虑供应商选择,订单分配,供应链风险和供应链绩效的一个模糊动态非线性多目标规划模型。为了去模糊化和求解该模型,给出了一个风险和绩效的模糊评估法。最后给出一个数值算例验证了该模型的可行性,为决策者选择供应商提供了理论依据。     

Options strategies with the risk adjustment

This paper proposes a general linear programming model with risk bounds on all the Greek letters for the portfolio and then performs a new post-optimality analysis for the model. In the analysis, the risks can be adjusted by the investor to suit the needs of the market change. The applications of the model and the method to Ericsson’s options show that they are of practical interests.     

油田稳产措施规划数学模型

措施规划是油田开发领域的一项极为重要的工作,它对于延长油田稳产年限,合理地安排稳产措施是十分必要的.本文对措施规划的几类数学模型进行了分析,提出了对不确定性因素的处理--随机规划的建立与求解方法.     

Multi-objective stochastic programming for portfolio selection

Generally, in the portfolio selection problem the Decision Maker (DM) considers simultaneously conflicting objectives such as rate of return, liquidity and risk. Multi-objective programming techniques such as goal programming (GP) and compromise programming (CP) are used to choose the portfolio best satisfying the DM’s aspirations and preferences. In this article, we assume that the parameters associated with the objectives are random and normally distributed. We propose a chance constrained compromise programming model (CCCP) as a deterministic transformation to multi-objective stochastic programming portfolio model. CCCP is based on CP and chance constrained programming (CCP) models. The proposed program is illustrated by means of a portfolio selection problem from the Tunisian stock exchange market.