有效因子综合偏好强度与CVaR整合优化模型

本文从股票多维特征因子中选择有效因子,融合形成最大化有效因子综合偏好强度(IPS)的附加理性,构建并验证IPS-均值-CVaR投资组合优化模型。基于沪深300股2006~2015年数据分析显示:(1)有效因子IPS投资组合优越于单因子投资组合;(2)IPS方法相较于因子打分法,具有更优的多维数据整合功效;(3)IPS-均值-CVaR投资组合优化模型相对于均值-CVaR模型具有更优越的资产选择能力,也拓展了投资组合模型的多维数据处理能力和适用性。     

企业自主研发与合作创新的风险测度及组合优化

企业在整合内部创新要素进行自主研发的同时,也会寻求外部创新资源进行合作创新,当前同时从事多个R&D项目已成为常见的企业经营活动,如何在不确定条件下分析多个R&D项目投资的策略选择及风险优化,对于企业的长期发展具有重要意义。根据企业是否采取合作创新策略,可将其R&D项目分为自主研发与合作创新两类,以项目的研发成功率和投资收益率代表技术风险和市场风险,分别测度自主研发与合作创新项目的风险特性,并在此基础上构建企业R&D项目投资组合优化模型,以在自主研发与合作创新项目之间进行权衡取舍。结果表明,企业对于自主研发与合作创新项目投资组合的最优投资权重,主要取决于这两类组合的期望收益率、收益率方差、期望成功率以及两组合之间的协方差。企业可基于关键参数制定出最优的R&D项目投资组合选择策略,合理分配资金以达到风险最小化的投资目标。     

半导体超晶格国家重点实验室诚聘英才

<正>中国科学院半导体研究所半导体超晶格国家重点实验室是以半导体物理研究为主的国家重点实验室,在半导体材料生长、器件加工、物理测试和理论研究方面有着非常雄厚的研究基础,20年来为我国在半导体领域的基础研究方面做出了突出的贡献。现计划在半导体     

投资标准：两家名企的标准之鉴

出于投资理念、投资战略、投资策略不矧，拥有的资源及所在行业千差万别，需要量体裁衣，很少有两个企业使用完全一样的投资标准。     

基于模糊收益率的最优投资组合模型

考虑了收益率为模糊数的投资组合问题.在一定置信水平上,用收益率波动差的平方和作为风险的度量,在预期收益率给定时,建立了风险最小化的投资组合模型.投资者可以参考其最优解来减小投资风险.最后给出了一个实例.     

一种有效吸附Pb(Ⅱ)的Zr基金属有机凝胶的合成

以合成的 4,4,4-三甲酸三苯胺(H₃TCA)为主配体,通过溶剂热法合成了一种超分子无定型的锆基金属有机凝胶(Zr-MOG)。并通过一种简单的恒定时间控制晶化方法,使UIO-66(即Zr-MOF)凝胶化合成非晶态的Zr-MOG。结果表明,所制备的Zr-MOG拥有凝胶软材料的多层结构和非晶聚合物网络,对Pb(Ⅱ)具有良好的吸附能力。此外,以冰醋酸为晶化促进剂,成功地实现了晶态MOF和高分散非晶态MOG的转化。     

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.     

稀土基金属有机框架材料的制备及其对日落黄的电化学传感应用

室温下,以Er(NO_3)_3为金属源,均苯三甲酸为有机配体,通过一步共混法制备出形貌均一、尺寸约为70 nm的棒状稀土基金属有机框架材料(Er-BTC)。Er-BTC的修饰不仅增加了碳糊电极的有效响应面积,而且表现出更低的电荷转移电阻。研究发现,日落黄在Er-BTC修饰碳糊电极表面的富集能力显著提升,从而导致其氧化信号得到显著的增强。基于此,建立了一种测定日落黄的电化学方法,线性范围为0.2～80 nmol/L,检出限(S/N=3)为0.035 nmol/L。将该方法用于饮料样品分析,检测结果与高效液相色谱法(HPLC)一致。     

Ho-Lee利率模型下多种风险资产的动态投资组合

假设无风险利率可由Ho-Lee利率模型描述,且与股票动态存在一般线性相关系数,应用最优性原理和HJB方程研究了市场存在多种风险资产情形的动态资产分配问题,通过变量替换方法得到了幂效用和指数效用下最优投资策略的显示解,数值算例分析了利率参数和市场参数对最优投资策略的影响趋势。研究结果发现:两种效用下的最优策略均由两部分所构成,一部分由市场参数所确定,另一部分由利率参数所确定。而且,幂效用下的最优投资策略与瞬时利率无关,而指数效用下的最优投资策略与瞬时利率相关。     

不允许买空时的均值-下方风险投资组合选择——基于非参数估计方法

本文分别利用下半方差和下半偏差度量下方风险(Downside Risk),采用非参数估计方法研究了不允许买空时的均值-下方风险投资组合选择问题。首先,我们利用组合收益率密度函数的非参数核(kernel)估计得到了下方风险的计算公式,并把它们嵌入到均值-下方风险投资决策模型中。然后得到了模型最优解存在的充要条件,并给出了求解最优投资策略的Zoutendijk可行方向算法。最后,基于中国股票市场真实数据给出了一个数值算例,并比较了在两种不同下方风险度量下模型的差别。