基于可信性安全准则的模糊动态投资组合模型

研究了模糊环境下的动态投资组合模型,将证券的收益率描述为模糊变量,提出了基于可信性测度的安全准则,可信性安全准则反映了投资者对灾难事件的容忍水平.建立了基于可信性安全准则的模糊动态投资组合模型,对建立的模型设计了基于模糊模拟的混合智能算法进行求解,并在Visual C++环境下,用C语言实现了对实例的求解,证明了混合智能算法的有效性和合理性.     

基于下半概率风险度量并兼顾收益分布厚尾性的新型金融指数跟踪模型

考虑到投资者通常采取安全第一的准则,采用跟踪偏差的下半概率作为跟踪风险的度量;而为在恰当描述证券收益分布的厚尾特性的同时克服机会约束对模型求解所造成的困难,假设风险资产的收益服从多元t分布,由此建立了新型金融指数跟踪模型.在分析所建立模型结构特性的基础上,文中还导出了该模型的解析最优解.实证结果表明了新模型的有效性和实用价值.     

考虑决策者心理行为的证券投资组合决策方法研究

在现实的证券投资组合决策中,决策者的心理行为是不可忽视的重要因素。本文针对考虑决策者心理行为的证券投资组合问题,给出了一种基于累积前景理论和心理账户的决策分析方法。首先,依据累积前景理论,将决策者对不同市场状态下的预期收益率作为参考点,计算各备选证券收益率相对于参照点的收益和损失,并计算不同市场状态下针对所有备选证券的综合前景价值;然后,依据决策者的心理账户,即以证券投资组合的收益总体综合前景价值最大为目标、以投资期末总财富阈值以及满足财富约束的概率不小于决策者设定的概率阈值为约束,构建了具有概率约束条件的证券投资组合优化模型,通过将概率约束转化为线性约束并求解优化模型,可得到最优的证券投资组合方案。最后,通过一个算例对本文提出方法的可行性和有效性进行了验证。研究结果表明,本文提出的方法能够较好地解决考虑决策者心理行为的证券投资组合问题。     

投资者偏好条件下概率准则投资组合问题求解

投资者偏好条件下概率准则投资组合问题是经典投资组合问题的深化,是在非负投资比例系数约束条件下,以概率准则和偏好因子为目标函数的优化模型。设计了一种基于万有引力搜索算法的求解方法,个体的质量对应于目标函数值,位置对应于投资比例系数,结合速度和位置更新策略,建立了算法的求解步骤。通过数值实验和与现有解法的比较,验证了算法的可行性和有效性。     

多目标条件风险值的一种近似求解方法

本文研究了一种求解多目标条件风险值问题的近似方法,首先引入了多个损失函数在对应的置信水平下关于一个证券组合的α-VaR损失值,以及α-CVaR损失值概念．α-CVaR损失值表明了在给定的证券组合于置信水平对应的最小信用风险值的条件期望损失值,那么求出这样的最小条件期望损失值的模型构成了一个求解α-CVaR损失值的多目标问题,它的解就是最小条件期望损失值的有效证券组合,即Pareto弱有效解．为了求解它的Pareto弱有效解,我们引进了损失函数对应的优化问题(SCVaR),可以通过求解非线性规划问题(SCVaR)的最优解近似地刻画α—CVaR损失值,这样使得求解α-CVaR损失值变得容易．     

基于VAR风险控制的LOG-最优资产组合模型

在证券收益率服从正态分布的假设下,提出了基于V AR风险控制下的单周期LOG-最优资产组合问题,建立了数学模型,证明了最优解的存在性与唯一性,设计了求解该模型的新兴智能优化算法——遗传算法并进行了实例计算与分析.     

证券组合的模糊规划模型

通过结构元方法定义了一种模糊数排序准则,利用模糊约束将Markowitz投资组舍模型转化为模糊线性规划模型,并利用模糊数来描述证券的期望收益率和风险损失率,建立模糊数模糊证券投资组合模型.最后,利用定义的模糊数排序准则把模糊数规划问题转化为经典的线性规划问题,然后再对该模型进行求解,并通过算例阐述了该方法的有效性.     

一种证券组合选择模型

本文在Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ组合证券投资决策模型基础上提出了一种可产生更优组合证券投资策略的证券组合选择模型，研究了它的解的结构、它的有效边界的构成。     

基于熵的投资组合模糊优化模型

本文对基于信息熵的证券投资组合模型，根据模糊决策理论，在模糊环境下对模型进行求解，将投资者的主观意见反映在模糊情况的组合投资模型中，并通过实例，验证了该模型解法的可行性和有效性。     

含交易费用的投资组合问题的新模型及其求解途径

本文提出了证券投资组合的一个新模型.该模型综合考虑了证券的收益率、证券分红和证券价格的关系,并将证券分红和证券价格作为系统的随机参数处理,建立了证券投资组合的随机规划模型.利用机会约束规划方法,我们研究了将所建立的随机规划模型转化为普通光滑优化问题求解的方法,得到了该类问题求解的有效途径.