组合证券投资的概率准则模型探讨

在基于概率准则的组合证券模型下，把实现一定收益率水平目标的概率优化模型的求解转化成易于求解的非线性规划问题，从而方便地得出模型的解及其意义；提出了概率准则下的β值组合证券投资决策模型，研究了它们解的存在性和求解的公式，并给出了上海股市股票的数值算例。     

基于区间数的证券组合投资模型研究

提出了证券组合投资的区间数线性规划模型.通过引入区间数线性规划问题中的目标函数优化水平α和约束水平β将目标函数和约束条件均为区间数的线性规划问题转化为确定型的线性规划问题.投资者可以根据自己的风险喜好程度和客观情况,对这两个参数做出不同的估计,从而得到相应情况下的有效投资方案,使证券组合投资决策更具柔性.最后通过实例分析说明了该模型的可行性.     

一类组合投资问题的线性规划解法

根据选定总体风险的一个上界值使组合投资的收益率达到最大的原则，并在合理简化的基础上建立组合投资决策问题的线性规划模型。然后通过算例求解带有参数的线性规划问题，给出资产组合的风险控制值和相应的最大净收益率及投资比例向量的关系。     

一类系数为梯形模糊数的两层多随从线性规划模型

针对一类系数为梯形模糊数的两层多随从线性规划问题,利用模糊结构元理论定义了模糊结构元加权序,证明了一类系数为梯形模糊数的两层多随从线性规划问题的最优解等价于两层多随从线性规划问题的最优解.根据线性规划的对偶定理和互补松弛性质,得到了两层多随从线性规划模型的最优化条件.最后,利用两层多随从线性规划模型的最优化条件,设计了求解一类系数为梯形模糊数的两层多随从线性规划问题的算法,并通过算例验证了该方法的可行性和合理性.     

模糊数在投资组合优化中的应用研究及实证分析

采用模糊数处理不确定性信息.以模糊期望收益率最大为目标函数,使总的风险不高于给定的模糊数,建立了一种新的模型.在给定的截集下,期望收益率转化为区间数,目标函数转化为对该区间数的下限求最大值.基于模糊数大小的概率比较,从而将模糊优化模型转化为不等式约束下的线性规划模型.利用Matlab编程可解得其最优解.最后通过实例分析,验证该模型的可行性.     

基于模糊系数的投资组合优化模型及其实证分析

采用模糊数处理不确定性信息．以模糊期望收益率最大为目标函数,使总的风险不高于给定的模糊数,建立了一种新的模型．在给定的截集下,期望收益率转化为区间数,目标函数转化为对该区间数的下限求最大值．基于模糊数大小的概率比较,从而将模糊优化模型转化为不等式约束下的线性规划模型．利用Matlab编程可解得其最优解．最后通过实例分析...     

中国开放式基金择时能力及其业绩贡献评价研究

利用H—M模型检验了最新时期中国开放式基金的市场时机把握能力和证券选择能力。建立了投资收益Rp与择时系数γ值的函数关系Rρ=f（γ），得到不同择时能力系数7对应的投资收益率R，。建立了H—M模型中β1和β2参数与γ系数的函数关系γ=g（β1，β2），进而可以得到择时能力产生的投资收益Rp与单只基金的β1和β2参数之间的函数关系Rp=f（γ）=f[g（β1，β2）]。论文的创新与特色一是揭示了在中国市场上择时能力对提高基金业绩的作用。通过计算不同择时能力的投资组合的收益，并与无择时能力的被动管理组合的收益相比较，得到了择时能力在中国市场上能够有效地提高基金业绩的结论。二是揭示了择时能力的业绩贡献与H—M模型中β2，β2参数的对应关系：择时能力系数γ与β1/β2的比值有关，β1/β2的比值越大，择时能力越小，择时净收益Rcp也就越小。这一研究解决了H—M模型只能反映选股能力的业绩贡献大小、不能反映择时能力业绩贡献大小的问题，使基金投资者能够全面判断基金的投资业绩，有利于投资者的投资决策。     

具有模糊系数的模糊线性规划问题

本文考虑具有模糊系数的模糊线性规划问题中各系数的模糊可能性分布，而用指数（或线性）的隶属函数来描述，然后使用模糊数集上的实值函数，使模糊数在模型均值的意义下对应于一个实数，借此，将原问题公式化为一个普通线性规划。     

基金最佳使用计划的线性规划模型

给出了基金存款策略的线性规划模型 .对基金 M使用 n年的情形 ,只需比较银行存款税后年利率 ,初步确定 n年内的一切可能有的基金存款方式及其到期本利率 ,通过基金流转分析 ,即可建立以最大奖金数为目标的线性规划模型 ( LP1 ) n;问题二则需先分析 n年内一切可行的存款和购国库卷的组合方式及其到期的最佳本利率 ,然后调整模型 ( LP1 ) .中有关的系数 ,即可得到模型 ( LP2 ) n,调整模型 ( LP1 ) n与 ( LP2 ) n中第三年的奖金 y的系数 ,即可得到问题三的线性规划模型 .本文用 SAS/OR软件求解上述模型 ,得到在 n=1 0 ,M=5 0 0 0的情形下 ,使每年奖金数为最大的各种问题的基金的最佳使用策略 .     

关于求解DEA原始CCR模型中最优输入输出权重的方法

本文给出了求解DEA原始CCR模型中最优输入输出权重的简便方法：首先将原始CCR模型化为线性规划模型，然后从该线性规划模型的对偶模型入手，运用单纯形法，在得到决策单元最优效率评价指数时，根据线性规划的对偶理论，得到决策单元最优输入输出权重。该权重可用在逆DEA新算法中。