在线网络借贷投资决策模型及实证研究

P2P网络借贷作为电子商务在金融领域的延伸与应用,近年来得到广大学者的关注.但是目前的理论研究中,鲜有从投资者信息挖掘的角度进行投资决策分析.本文提出一个新颖的方法,即投资者构成分析方法,通过分析贷款的众多投资者信息遴选出最有价值的投资,辅助投资者进行投资决策.首先从投资者的历史投资收益率、风险偏好以及投资经验三个维度构建投资者档案(investor profile),进而基于投资者档案构建投资者构成分析模型,最后通过美国最大的在线网络借贷网站Prosper的数据,对本文提出的构想及模型进行了实证研究.实验结果表明本文提出的利用投资者构成分析的方法辅助投资者进行投资决策是可行的,文中构建的模型表现出良好的预测能力,能够有效地筛选出有价值的投资.     

基于风险计量指标的投资组合决策模型

本在介绍β系数涵义的基础上，以β系数的证券投资风险分析为起点，以考虑交易费用和是否允许卖空为条件，建立起相应的线性规划模型，并借助线性规划的大M法，分析了模型解的性质，最后给出了具体的数值分析。     

鲁棒均值-CVaR投资组合模型及实证:基于安全准则的视角

考虑证券市场的不确定性,将资产的收益率看成区间随机变量。利用鲁棒优化方法,构建鲁棒均值-CVaR投资组合模型。采用对偶理论,将鲁棒均值-CVaR投资组合模型转换为线性规划问题,降低了模型的求解难度,有助于计算大规模的资产组合。进一步地,考虑投资者的安全性需求,在模型中引入最大违反概率,控制模型的保守程度,并直观反映投资者的安全性要求。采用实证的方法,研究模型的有效性。结果表明:鲁棒均值-CVaR投资组合模型具有较好的稳健性,且满足投资者的安全性要求,在实际的投资决策中具有可行性。     

组合证券投资优化模型的比较研究

本文给出基于历史收益率数据的均值一极差和均值一离差型组合证券投资优化模型,并用实例对两模型的结果进行比较。     

投资组合模型的改进研究:基于企业社会责任视角的实证分析

在尊重和借鉴前人对企业社会责任研究,尤其是在企业社会责任评价研究基础之上,本文从投资者的角度在投资组合过程中研究企业社会责任。在Markowitz(均值—方差)理论模型上添加企业社会责任的三个一级指标期望作为目标函数,由此将传统的投资组合模型扩展为五个目标函数的投资组合选择模型,而且我们根据经济学中经典的效用函数理论证明了此模型的正确性。本文引入主流的企业社会责任评价标准,并对一些典型公司进行打分量化。在此基础之上建立了以期望回报率、回报率的方差、核心利益相关者期望、蛰伏利益相关者期望和边缘利益相关者期望为目标函数的投资组合选择模型,在最小方差曲面上选取10个点构造投资组合,并以样本外的数据验证了模型的有效性。研究发现:根据此模型计算出来的部分投资组合回报率显著高于同期的市场指数。研究结果表明,这种关注企业社会责任的多目标投资组合选择模型,不仅让投资者可以直接控制企业社会责任,而且实际数据证明了此模型的优势之处,从而为关注企业社会责任的投资者提供一种投资的方法和思路。     

网络借贷平台双边用户交叉网络外部性研究:来自中国P2P网络借贷行业的经验证据

本文基于双边市场理论对网络借贷平台进行模型研究和实证检验,采用格兰杰因果检验方法对典型网络借贷平台样本进行了实证分析,研究结果表明借款人和出借人之间存在交叉网络外部性;且相比出借人而言,借款人是"鸡与蛋"问题的关键点。进而,本文构建了关于网络借贷行业的竞争性双边市场模型。我们发现的证据表明,出借人会寻求高利率的投资标的,借款人会寻求低利率的资金。同时,网络借贷平台上双边用户的数量与用户规模、撮合利率、交易量、借款期限等有关。本文的研究结果意味着,网络借贷平台发展的关键在于拓展借款人市场和平台交易规模,从而提升双边用户的外部性。     

P2P网络借贷市场利率主导权偏离程度的研究——基于双边随机前沿模型

近年来P2P网络借贷作为一种典型的互联网金融模式获得了跳跃式的发展,由于借贷双方信息不对称,导致我国P2P网贷市场利率普遍偏高。本文利用双边随机前沿分析(SFA)方法对我国P2P网贷市场借贷双方利率主导权力进行测算,并对借贷双方的主导权力对贷款利率的影响效应进行定量分析,同时对借款者个体特征对借贷双方利率主导权力的影响进行比较分析。实证结果表明,出借方拥有明显的主导权力,随着学历、年龄、收入、信用等级的增高,借款人地位将有所改善。     

基于直觉模糊混合熵的投资组合风险度量模型

直觉模糊集混合熵通过真假隶属函数能够有效处理同时具有随机性和直觉模糊性的不确定性信息.采用直觉模糊集混合熵来度量投资组合问题中关于投资风险的不确定性程度,给出一种模糊随机环境下投资组合的风险度量模型,比传统的风险度量方法更具理论价值和实际意义,并通过实例说明该模型可行有效.     

基于Pair-Copula-GARCH模型与CVaR的时变投资组合优化

以过去的信息为条件,以一致性风险度量CVaR为优化目标,以组合收益率为约束条件,建立了时变投资组合优化模型,通过基于pair-copula-GARCH模型的蒙特卡洛模拟方法得到未来某时刻收益率的多个可能情景,并引入一个特殊函数实现了投资组合模型的线性化,得到了最优投资组合策略.最后针对提出的模型进行了实例分析.     

基于交互耦合网络的项目组合决策模型研究

随着项目活动进入“大尺度”时代,复杂性成为现代化项目组合管理中的突出问题。在项目组合决策系统复杂性分析基础上,提出了交互耦合网络视角下的项目组合决策系统表征方法;借鉴非线性动力学建模方法构建项目组合决策系统复杂动力网络模型,结合模型的稳定解和稳定条件将项目组合决策系统划分为竞争型、共生型、强依存型和弱依存型,并通过数值仿真方法对系统的稳定域、分岔和混沌进行分析。研究表明,项目组合决策系统的复杂性和稳定性依赖于系统内交互关系作用,改善协作关系,避免过分竞争,以系统整体为先优化配置有利于项目组合目标实现。     

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。     

基于动态损失厌恶投资组合优化模型及实证研究

为了研究行为金融学中损失厌恶的心理特征对投资决策的影响,建立预期效用最大化的动态损失厌恶投资组合优化模型。以我国股票市场为依托进行实证研究,将市场分为上升、下降和盘整三种状态,研究动态损失厌恶投资组合模型的表现,与静态损失厌恶投资组合模型、均值-方差投资组合模型和CVaR投资组合模型进行比较。通过改变参照点对动态模型进行稳健性检验。得出动态损失厌恶投资组合模型优于静态模型、均值-方差投资组合模型和CVaR投资组合模型的结论。     

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...     

基于熵和CVaR的多目标投资组合模型及实证研究

股票组合的选取以及对风险的度量在投资过程中极为重要.基于熵模型和CVaR风险度量方法,文章提出了一种新的多目标投资组合优化模型,并利用模糊集理论和粒子群算法对模型进行求解.同时,通过深圳综合指数、中小板综合指数和上证180指数的实际股票数据进行实证分析,结果表明与其他经典投资组合模型相比,文章所提出的模型在Sharpe...     

证券组合投资的动态模型研究

本文利用方差和绝对离差这两个风险度量指标 ,分别建立了证券组合投资的动态模型 ,并给出其解法 .从而使模型更符合实际 ,有利于实施最佳的组合投资的策略 .     

证券投资组合优化模型的进一步研究

本提出了正离差负离差的概念；并运用它们分别来衡量风险回报和风险损失；并提出了一个反映风险回报率和风险损失率的信息量k。     

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。     

考虑社会效益的电网最优投资组合模型研究

电网投资项目资金需求量大,但是资金总额有限。电网项目具有公共物品属性,单个项目的效益难以度量,缺乏一个合理有效的标准对项目进行评价,从而导致很难在有资金约束的情况下确定电网投资组合。因此迫切需要建立科学的最优投资组合模型,实现电网项目在投资分配上的最优安排。本文在电网投资经济效益分析的前提下,综合考虑电网建设项目的社会性和可靠性,并给出最优投资组合模型。通过算法比较,确定了使用遗传算法的合理性,并用遗传算法进行了实证分析,证明本文开发的模型可用于电网建设项目的投资优化分析,可为电网公司提供投资决策支持。     

离散线性投资组合模型的分枝定界算法

本文提出了一类新的带整数交易手数和凹型交易费用的均值绝对偏差模型(MAD)和极大极小投资组合模型(Minmax),并给出了离散模型的分枝定界算法.我们分别用随机产生的数据和Nasdaq股票市场的真实数据进行了数值实验,数值分析表明在一定的收益水平下均值绝对偏差离散模型风险控制上优于极大极小投资组合离散模型,而计算效率上极大极小投资组合离散模型优于期望绝对偏差离散模型.     

基于动态非线性损失厌恶的投资组合优化与实证研究

从行为金融学的角度考虑投资者损失厌恶的心理特征,构建了基于线性损失厌恶和非线性损失厌恶行为投资组合模型。利用中国市场数据模拟一种静态情景和四种动态情景,实证研究不同损失厌恶投资组合模型在不同情景下不同损失厌恶程度的最优资产配置策略和投资绩效表现,并将结果与均值方差模型等传统的投资组合模型进行比较。研究发现损失厌恶投资组合模型优于传统投资组合模型,不同情景下不同程度损失厌恶投资者具有不同的资产配置策略,其投资绩效表现也不尽相同。