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。     

跳扩散市场投资组合研究

研究了连续时间动态均值-方差投资组合选择问题.假设风险资产价格服从跳跃-扩散过程且具有卖空约束.投资者的目标是在给定期望终止时刻财富条件下,最小化终止时刻财富的方差.通过求解模型相应的Hamilton-Jacobi-Bellmen方程,得到了最优投资策略及有效前沿的显示解.结果显示,风险资产的卖空约束及价格过程的跳跃因素对最优投资策略及有效前沿的是不可忽略的.     

考虑投资者风险态度的随机模糊投资组合模型及实证

考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性,把证券收益率视为随机模糊变量。在前景理论下考虑投资者的风险态度,建立不同的随机模糊收益率、期望收益隶属度函数和目标权重,构建考虑投资者风险态度的随机模糊投资组合模型。采用实证方法把市场分为下降和上升两个阶段,研究不同风险态度投资者的投资组合差异及模型表现。结果表明:投资者的风险态度会影响投资组合的结构;考虑投资者风险态度的随机模糊投资组合模型,能够满足不同风险态度投资者对投资收益和风险的差异需求,且在实际投资决策中具有可行性。     

基于最大期望满意度与背景风险的模糊投资组合模型研究

模糊投资组合是不确定性理论研究的重要领域.然而,由于人的理性局限性,投资者在决策的过程中,可能不是追求理性的效用最大化,而是追求心理满意度的最大化;在金融市场中,投资者不仅面临市场风险,也需要承担由自身因素产生的背景风险.因此,提出了一个考虑背景风险等因素的最大期望满意度模型,该模型的目标是最大化投资组合收益与最小收益证券的差值;最后,以上海证券交易所180指数的十支证券构成的的投资组合为例,分析了此模型在分散投资风险与增加满意度方面的有效性.     

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。     

考虑相对业绩的最优投资选择博弈问题研究

研究了具有相互作用的两个竞争机构投资者之间的离散时间最优投资选择博弈问题,每个机构投资者都考虑其竞争对手的相对业绩.机构投资者可以投资于相同的无风险资产和不同的具有相关关系的风险股票,以反映投资的资产专门化.机构投资者选择投资组合策略使得期望终端绝对财富和相对财富的效用最大.首先,定义了Nash均衡投资组合选择策略.然后,在机构投资者具有指数效用函数的假设下,得到了Nash均衡投资组合选择策略和值函数的显示表达式,分析了机构投资者之间的竞争对Nash均衡投资组合选择策略的影响.最后,通过数值计算给出了各种情况下Nash均衡投资组合选择策略和值函数与模型主要参数之间的关系.结果表明:机构投资者之间的竞争会影响其对风险的承担,投资机会集对机构投资者的Nash均衡投资组合选择策略和值函数与模型主要参数之间的关系会产生很大的影响.     

多约束的多阶段积极投资组合模型及实证研究

构建投资组合时需要衡量其风险, 除了考虑组合本身的风险暴露, 还需考虑其相对基准组合的风险暴露. 再者, 确定组合权重时需要根据市场的规则加入合适的约束. 基于此, 为了较为完整地考虑现实投资组合面临的风险及交易约束, 将绝对风险(CVaR)和相对风险(跟踪误差)作为风险约束, 将交易成本、卖空限制和多元权值作为交易限制约束, 构建一个新的多阶段投资组合模型, 并利用动态规划和非线性优化方法进行求解. 最后, 利用上证50成分股中41只股票构建投资组合进行实证研究. 实证结果表明构建的多阶段投资组合模型能持续战胜基准组合且优于单阶段投资组合, 同时也表明模型考虑多元权值约束具有现实意义.     

限制卖空的不确定多阶段均值-绝对偏差投资组合决策

为了处理主观不确定性,本文运用模糊不确定性来衡量投资组合收益率的均值和绝对偏差。考虑一系现实约束条件,构建了限制卖空的不确定多阶段均值-绝对偏差的投资组合模型,并运用离散近似迭代法求解。通过实证研究分别对风险资产卖空比例、风险值和熵值进行灵敏性分析,验证模型和算法的有效性。     

摩擦市场中最优证券组合选择的极大极小法

在考虑交易成本的基础上,构造最优投资组合选择的极大极小模型,同时允许投资者卖空风险资产.在求解过程中,针对出现的非光滑函数,通过引入极大熵函数用光滑问题来逼近非光滑问题.最后推导出连续可微的方程组,可采用经典牛顿法求解.数值分析验证了该方法的有效性.     

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。     

考虑破产控制的多期模糊资产-负债组合优化模型

在实际的投资决策过程中,一些投资者需要同时管理资产和负债,因此本文研究考虑破产控制和偿债行为的资产-负债管理问题。假设风险资产的收益率和负债的增长率为模糊数,用资产-负债组合的可能性期望和下半绝对偏差度量其收益和风险,以最大化最终期望净财富和最小化最终累积风险为目标,建立了允许限制性卖空的多期模糊资产-负债组合优化模型。然后,设计了一个基于粒子群算法和模拟退火算法的混合智能算法对模型进行求解。最后,通过实例分析说明了所设计算法与传统粒子群算法相比具有更好的优化性能和稳定性。本文所提出策略可以为需要同时管理资产和负债的投资者提供决策支持。     

考虑投资者异质信念和目标优先级的投资组合问题研究

考虑证券市场的模糊不确定性及投资者的模糊决策特征,以资产收益、下方风险及流动性为模糊投资目标,构建考虑投资者异质信念和目标优先级的多目标投资组合模型。进一步,以我国主板、中小板和创业板市场为背景,采用CPT-TOPSIS交互式算法进行实证分析。研究发现:乐观、理性和悲观投资者权衡收益、风险和流动性目标时偏好的优先顺序不同,导致资产配置结构、最优决策和绩效表现存在差别。结果表明模糊多目标模型能够满足不同投资者权衡多目标的差异化投资需求,取得优于基准随机投资组合的投资效果,可作为投资者投资决策的参考依据。     

A multicriteria optimization model of portfolio rebalancing with transaction costs in fuzzy environment

In this paper we propose multicriteria credibilistic framework for portfolio rebalancing (adjusting) problem with fuzzy parameters considering return, risk and liquidity as key financial criteria. The portfolio risk is characterized by a risk curve that represents each likely loss of the portfolio return and the corresponding chance of its occurrence rather than a single pre-set level of the loss. Furthermore, we consider an investment market scenario where, at the end of a typical time period, the investor would like to modify his existing portfolio by buying and/or selling assets in response to changing market conditions. We assume that the investor pays transaction costs based on incremental discount schemes associated with the buying and/or selling of assets, which are adjusted in the net return of the portfolio. A hybrid intelligent algorithm that integrates fuzzy simulation with a real-coded genetic algorithm is developed to solve the portfolio rebalancing (adjusting) problem. The proposed solution approach is useful particularly for the cases where fuzzy parameters of the problem are characterized by general functional forms.     

基于收益及收益偏差平方和多期组合投资

本文在分析Markowitz组合投资的基础上,建立考虑交易费用的收益偏差平方和极小化和收益率极大化的动态资产的投资组合模型.通过调整多期投资组合各期的投资数量,保障投资者根据股票市场变化进行易于操作的、相对合理的投资调整策略,为投资者进行风险管理提供决策依据.最后通过释例进行了说明.     

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.     

非系统风险的回报率及其计量

现代金融理论认为,系统风险无法通过组合投资进行规避,承担系统风险被市场承认从而可以获得风险报酬;非系统风险可以通过组合投资进行有效分散,因而承担非系统风险不应获得风险回报.试图阐述系统风险完全可以规避,指出承担非系统风险也应获得风险报酬,给出计量非系统风险回报率的规划方法,该规划的最优解同样满足两基金分离定理.     

Portfolio rebalancing model using multiple criteria

In order to achieve greater flexibility in portfolio selection, transaction cost, short selling and higher moments should be considered, and actual transactions should be reflected. In this paper, five portfolio rebalancing models, with consideration of transaction cost and consisting of some or all criteria, including risk, return, short selling, skewness, and kurtosis, are compared to determine the important design criteria for a portfolio model. Two examples are used to perform simulated transactions, and the results indicate that the investment strategy of ‘buy and hold’ does not produce better returns for all the portfolios in the first example, and the models with higher moments or adopting short selling strategy perform better while rebalancing in the second example.     

Portfolio selection with a minimax measure in safety constraint

In this paper, we attempt to design a portfolio optimization model for investors who desire to minimize the variation around the mean return and at the same time wish to achieve better return than the worst possible return realization at every time point in a single period portfolio investment. The portfolio is to be selected from the risky assets in the equity market. Since the minimax portfolio optimization model provides us with the portfolio that maximizes (minimizes) the worst return (worst loss) realization in the investment horizon period, in order to safeguard the interest of investors, the optimal value of the minimax optimization model is used to design a constraint in the mean-absolute semideviation model. This constraint can be viewed as a safety strategy adopted by an investor. Thus, our proposed bi-objective linear programming model involves mean return as a reward and mean-absolute semideviation as a risk in the objective function and minimax as a safety constraint, which enables a trade off between return and risk with a fixed safety value. The efficient frontier of the model is generated using the augmented -constraint method on the GAMS software. We simultaneously solve the ratio optimization problem which maximizes the ratio of mean return over mean-absolute semideviation with same minimax value in the safety constraint. Subsequently, we choose two portfolios on the above generated efficient frontier such that the risk from one of them is less and the mean return from other portfolio is more than the respective quantities of the optimal portfolio from the ratio optimization model. Extensive computational results and in-sample and out-of-sample analysis are provided to compare the financial performance of the optimal portfolios selected by our proposed model with that of the optimal portfolios from the existing minimax and mean-absolute semideviation portfolio optimization models on real data from S&P CNX Nifty index.     

Uncertain portfolio optimization problem under a minimax risk measure

Portfolio optimization problem is concerned with choosing an optimal portfolio strategy that can strike a balance between maximizing investment return and minimizing investment risk. In many cases, the return rate of risky asset is neither a random variable nor a fuzzy variable. Then, it can be described as an uncertain variable. But, the existing works on uncertain portfolio optimization problem fail to find an analytic solution of optimal portfolio strategy. In this paper, we define a new uncertain risk measure for the modeling of investment risk. Then, an uncertain portfolio optimization model is formulated. By introducing a new variable, we transform it into an equivalent bi-criteria optimization model. Then, we derive a method for the construction of the set of analytic Pareto optimal solutions. Finally, a numerical simulation is carried out to show the applicability of the proposed model and the convenience of finding the analytic solution.