双侧风险度量方法及其在投资组合优化模型中的应用

现有的资产风险度量方法不能合理的反映收益的向上波动给投资者带来的风险感受,针对这一不足,本文提出了一种新的风险度量方法,这一方法综合考虑了投资者对于损失的规避和对超额收益的偏好,能够更为真实的反映投资者对于资产收益双侧波动的不同风险感受.同时本文结合新的风险度量方法给出了投资组合优化模型,并对模型的解从不同角度进行了分析.研究结果表明,新的风险度量方法可以为投资者提供更有效的投资决策依据,并且投资者的风险态度对于投资组合有效前沿和最优投资组合都有显著的影响.     

模糊环境中带交易费用的投资组合策略问题

由于金融市场是波动的,风险资产的预期收益率由于很多不确定性是很难估计的,本文考虑预期收益率是可能性分布(模糊数),并且在此基础上用模糊数的可能性均值表示投资组合的收益,用模糊数的平均绝对偏差表示风险,考虑了交易费用后,得到投资组合模型,最后给出了数值计算的例子.     

考虑背景风险和流动性的模糊投资组合模型

利用投资收益率的二阶矩作为风险度量函数,建立了考虑背景风险和流动性的模糊投资组合模型.在满足预设收益率、换手率可能性均值要求水平以及风险资产的投资比例等约束条件下,使投资收益的二阶矩最小.最后选取中证100指数成分股中部分股票的历史数据进行数值分析,证明了该模型符合“高收益、高风险”的规律,说明该模型适用于实际金融市场.而且使用二阶矩代替方差作为风险度量函数,克服了方差计算复杂的缺陷,简化了模糊投资组合求解问题.     

均值-VaR模型的一种新解法：鞍点近似、遗传算法

以均值度量收益,方差度量风险的均值.方差模型,广泛应用于资产组合优化.随着对金融风险度量方法研究的不断深入,VaR作为一种简便、易于理解的风险度量方法,在金融企业中得到日益广泛的应用.本文用VaR代替均值-方差模型中的方差,构建了均值-VaR模型应用干投资组合优化.均值-VaR模型是非线性规划,仅当VaR满足凸性和可微性的前提下,满足库恩-塔克条件的解才是全局最优解.本文在CreditRisk+框架下,提出一个在不允许卖空条件下,不需对VaR的性质做出前提假定的新解法:将鞍点近似法用于计算VaR,在资产头寸与VaR之间建立起函数关系,采用遗传算法寻找模型的近似最优解.并用一个债券组合说明该方法的有效性。     

基于偏度的多期组合投资调整模型

由于不同时期资产收益率以及投资者对风险和收益偏好的变化，加之资金等条件的限制，大多数组合投资问题具有明显的动态特征。本文把单期投资组合拓展到多期，引入偏度和风险度量工具VaR，并考虑交易费用的影响，建立了多期投资组合调整模型。最后，给出实证分析对模型进行分析研究，这对投资者的连续投资行为具有一定的指导作用。     

基于偏好可能性均值的模糊投资组合模型及实证分析

本文通过客观模糊频数统计法,将证券投资的不确定收益用模糊数来表达,并利用模糊数的可能性均值将模糊收益清晰化,以及采用半绝对偏差函数来度量证券投资的风险,考虑证券换手率约束,构建基于偏好可能性均值—半绝对偏差投资组合模型,并对所建模型进行实证分析.     

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。     

条件风险下的两基金分离定理

鉴于条件风险价值CVaR具有风险度量的合理性以及两基金分离定理对证券投资的重要意义,以CVaR作为风险度量研究两基金分离定理.在组合收益率服从正态分布的假设下,分别就投资组合含有或没有无风险资产的情形提出并证明了两基金分离定理;放开方差-协方差矩阵为非奇异这一通常假设,证明了CVaR风险度量下的两基金分离定理依然成立.     

基于CvaR的融入期权的投资组合模型

把期权作为一种投资对象融入到投资组合中,而不仅仅是作为风险对冲工具.用条件风险价值(CVaR)刻画组合风险,并求出最小化风险下的最优鲁棒投资组合策略.最后通过数值算例证明了模型的有效性,并得到融入期权后有效地提高了组合的收益,特别是当标的资产出现大的波动时,期权在组合中的表现更突出.     

动态投资组合现金次可加风险度量的时间相容性

本文把Burgert和Rüschendorf (2006)及Rüschendorf(2013)的静态投资组合凸风险度量的研究框架推广到动态现金次可加情形中进行研究.利用风险度量公理化方法建立了条件投资组合现金次可加风险度量的研究框架,给出相应的表示定理,并研究了动态投资组合现金次可加风险度量在满足假定条件下的时间相容性问题,推广了Burgert和Rüschendorf(2006)及EL Karoui和Ravanelli(2009)的结论.     

带有模糊系数的投资组合模型研究

在证券市场,由于各种不确定因素的存在,证券的预期收益率是难以精确估算的。本文采用模糊数来处理不确定性,提出了一种基于模糊收益率的投资组合模型。为度量投资组合的风险,将绝对偏差扩展到模糊情形。通过引入模糊数绝对值的概念和不等关系的两种占优准则,将该模型转化为相应的确定性线性规划问题,投资者可根据自己的主观态度选择参数和投资策略。最后用一个具体例子验证了模型的合理性和有效性。     

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...     

一种基于散度的模糊数排序方法

引用一种距离测度及模糊数的权重面积,建立了一种基于散度的模糊数排序指标.新的排序指标不仅引入了两个参考对象,即两个模糊数的极大和极小(M),(N),同时还考虑了模糊数本身的影响和决策者的决策态度.排序方法不仅计算简单、易于操作,而且还具有良好的性质.算例分析表明本文所提出的排序方法在一定程度上克服了现有方法的缺陷.     

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。     

复模糊数及其收敛性

在新的模糊数序关系意义下,将定义在所有实模糊数上的模糊距离推广到所有复模糊数集上的模糊距离.并以此为基础,定义了复模糊数列的极限,讨论了复模糊数列的保号性、有界性等收敛性质及C auchy收敛判别法等.     

基于模糊数分析的时机捕捉型的证券投资模型

以时机捕捉型的投资者的投资理念和操作经验为背景,本文模拟他们的证券分析和决策过程。我们视证券价格的波动为动态的模糊系统,利用模糊数的概念来定义股价波动的预测集。通过模糊数分析,我们详尽地讨论了证券价格的变化规律和显著投资时机等概念。我们获得了模糊集理论下的证券价格的期望值、投资收益率期望值、预期风险系数、风险率和损益比等数据。利用这些结果,我们得到了三个时机捕捉型的证券投资模型,为证券投资者的决策问题提供了一种新的方法。这些模型的建立依赖于投资者的知识和经验,它们的求解过程简单易行。     

具有熵约束的多阶段均值—绝对偏差模糊投资组合决策

文章运用可能性绝对偏差和比例熵分别度量风险和分散化程度,提出了具有风险控制和线性交易成本的终期财富最大化的多阶段模糊投资组合模型。运用可能理论,将该模型转化为显示的非线性动态优化问题。由于投资过程存在交易成本,上述模型为具有路径依赖性的动态优化问题。文章提出了前向动态规划方法求解。最后, 通过实证研究比较了不同熵的取值投资组合最优投资比例和最终财富的变化。     

考虑背景风险的高阶矩三角模糊随机投资组合模型

在已有的大部分投资组合模型中,证券的收益服从随机分布或者模糊分布。然而,在实际的市场中存在大量的不确定性,市场不仅具有内在的风险,也存在由投资者个体差异产生的背景风险。本文推导随机模糊数的高阶矩性质,构建一个考虑背景风险的高矩三角模糊随机投资组合风险模型,采用沪深股市的数据分析背景风险对投资组合的影响。     

基于犹豫模糊语言环境的投资组合优化研究

跟传统模糊投资组合相比,基于犹豫模糊语言环境的投资组合不仅可以使用自然语言对金融资产及其不确定程度进行评价,还可以避免评价过程中信息的丢失。本文根据犹豫模糊语言投资组合综合评价系统,对不同金融产品计算得分。通过设置不同的语言尺度函数的参数值及犹豫模糊语言优化模型的临界值,针对激进型、稳健型和保守型三类投资者分别提出了收益最大化和风险最小化犹豫模糊语言投资组合模型,对建立的非线性模型进行求解,得到犹豫模糊语言投资组合的最优解。最后,用数值仿真验证了模型的合理性和有效性。     

Portfolio selection based on fuzzy cross-entropy

In this paper, the Kapur cross-entropy minimization model for portfolio selection problem is discussed under fuzzy environment, which minimizes the divergence of the fuzzy investment return from a priori one. First, three mathematical models are proposed by defining divergence as cross-entropy, average return as expected value and risk as variance, semivariance and chance of bad outcome, respectively. In order to solve these models under fuzzy environment, a hybrid intelligent algorithm is designed by integrating numerical integration, fuzzy simulation and genetic algorithm. Finally, several numerical examples are given to illustrate the modeling idea and the effectiveness of the proposed algorithm.