随机参数和随机资金流环境下基于二次效用函数的投资组合优化

研究完全市场下基于二次效用最大化的带有随机资金流的动态投资组合选择问题,其中假设无风险利率、股票收益率和波动率矩阵都是一致有界随机过程.通过应用线性二次控制方法和向后随机微分方程理论得到了最优投资组合的解析表达式.     

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.     

基于GRNN神经网络的变权组合预测的权重确定方法

为使组合预测的组合权重随样本数据不同而改变,从而使误差平方和达到最小,我们使用二次规划对样本每期组合权重进行确定.利用所得权重样本对广义神经网络训练使其对样本外组合权重进行确定.结果表明:这是一种可行得组合预测方法,能够提高预测精度,为变权组合预测增添了一种可行方法.     

关于N≡3(mod 4)的最优秤重設計

1.引言我们假定用无偏离的天平去秤量N个个体的组合N次,并且假定Y=X_(Nω)+ε,秩(X_N)=N,E(Y)=X_(Nω),■_Y=σ~2I_N, (1.1)其中E(Y)与■_Y分别是Y的均值和协方差矩阵.我俩知道N×N的矩阵X_N=(x_(ij))是设计矩阵,其中元素x_(ij)是1,若第i个个体在第i次秤量组合时放在天平的左边托盘内;或是一1,若第i个个体在第i次秤量组合时放在关平的右边托盘内;或是0,若在第i次秤量组合中不秤量第i个个体.     

基于二次效用函数的投资组合问题研究

设无风险利率、股票收益率和波动率都是一致有界随机过程,在股票价格服从跳跃一扩散过程时,同时考虑具有随机资金流的介入,研究了二次效用的动态投资组合选择优化问题,通过随机线性二次控制和倒向随机微分方程得到了最优投资组合策略的解析表达式.     

带p-Laplacian算子的哈密顿系统同宿解的研究

本文研究一类带p-Laplacian算子的哈密顿系统可解性的问题.在势函数W(t, u)满足新的超p次和次p次增长组合条件时,利用临界点理论得到上述系统同宿解的存在性定理,推广了相关问题已有的结果.     

Seiffert平均关于几何、算术和二次平均特殊组合的确界

应用实分析的方法,研究第一和第二类Seiffert平均P和T关于算术平均A与几何平均G和算术平均A与二次平均Q特殊组合的序关系,得到了四个关于第一和第二类Seiffert平均与算术平均,几何平均或二次平均特殊组合的精确双向不等式.     

利用Kullback散度的多组二次判别分析

本文介绍用两个线性变换将 m 维因子向量进行变换,建立二次判别函数的方法.这种变换的优点在于可用 Kullback 散度指标对二次判别函数进行组合和优选.大量计算实例表明,这种方法的效果优于其它判别分析方法.     

具有马氏调制的风险模型的均值-方差组合选择问题

本文研究了保险市场上的均值-方差组合选择问题.本文利用线性二次控制理论,得到了最优策略和有效的均值-方差边界的显示解.     

二次分配问题的大洪水算法求解

大洪水算法是一种求解组合优化问题的独特方法,该方法通过模拟洪水上涨的过程来达到求解一些组合优化难题的目的.本文运用该方法求解二次分配问题(QAP),设计了相应的算法程序,并对QAPLIB(二次分配基准问题库)中的算例进行了实验测试,结果表明,大洪水算法可以快速有效地求得二次分配问题的优化解,是求解二次分配问题的一个新的较好方案.     

基于集成学习的在线高维投资组合策略

文章结合机器学习中的交叉验证、在线学习和集成学习方法,对基于不同高维协方差估计量的投资策略权重进行动态组合,以获得优于传统投资组合策略的样本外表现.基于这一目标,文章对机器学习中比较前沿的在线加权集成(online weighted ensemble,OWE)算法的样本更新方式、学习模型和目标函数进行了替换和修改,改进后的mixed-OWE算法能够更好地适用于多组合的动态混合策略投资.通过数值模拟,文章将mixed-OWE应用在基于二次效用目标函数的投资问题上,结果表明其样本外表现优于传统静态方法.随后,文章进一步使用A股近10年的数据作为样本对mixed-OWE进行了全局最小方差组合投资,经过一定的参数调整后,mixed-OWE策略实现的组合方差优于其成分组合以及等权重组合.     

关于两点边值问题配置解的组合方法

目前,在用组合校正方法提高两点边值问题配置解的精度方面,已有一些工作。例如,Manabu Sakai考虑了三次样条配置解而采用两种不同投影的组合;黄友谦考虑了三次样条配置解同差分解的组合;林群,刘嘉荃给出了配置解的外推方法。本文基于上述工作的思想,提出一种新的组合方法。即通过对三次样条配置解和二次样条配置解进     

有效集法在确定组合预测非负权系数中的应用

目前组合预测方法的研究日益受到重视 .对组合预测权系数的确定是研究的重点之一 ,已有许多文章讨论 .本文采用二次规划的有效集方法来确定组合预测中的非负权系数 ,实例说明 :这一方法是可行的、有效的 .     

摩擦市场的均值-离差证券组合选择模型

本文给出了基于历史收益率数据的均值 -平均绝对离差型证券组合投资模型 .该模型采用收益的平均绝对离差作为风险的尺度 ,可以通过求解线性规划来获的摩擦市场 (如具有税收和交易费 )最优投资组合 ,避免了均值 -方差模型求解二次规划的复杂性 .     

Kloosterman和模P的四次均值（英文）

主要利用解析方法及Gauss和的性质研究了一类Kloostermain和模p四次均值的组合问题,并给出了其精确的计算公式.     

黏性不可压流体的自适应网格技术和基本特性方程分离算法的联合分析

组合基本特性方程分离算法和自适应网格技术,分析二维黏性不可压流体.该方法使用3节点三角单元,对速度分量和压力等变量分析,使用等阶次的插值函数.组合解法的主要优点在于,在自适应网格技术中,对解梯度变化大的区域,通过耦合误差估计生成小的单元,利于提高解的精度,在其它区域生成大单元,可以节省时间.最后,通过对一个黏性流体圆柱体绕流问题的瞬态和稳态特性分析,给出了组合解法性能的评价.     

含MCVaR的投资组合优化统一模型

研究了Duarte提出的投资组合优化统一模型及条件风险价值(CVaR),分析了以CVaR为风险度量的投资组合优化模型的具体形式,建立了统一七种模型的投资组合优化统一模型,并发现统一模型是一个凸二次规划问题.     

智能制造模式下基于改进BP-ARIMA组合模型产品需求预测方法

为有效预测智能制造模式下的不确定性需求,提出自回归移动平均模型ARIMA和改进BP神经网络的组合模型,对预测数据中包含线性规律的Lt以及非线性规律的ε_t进行模拟和分析,以解决预测有效性和精度问题.通过数据样本构建,对ARIMA模型结构进行辨识,确定p,d,q参数,并对模型进行诊断和检验;在此基础上进行需求数据一次预测;通过连接权值的修正降低BP神经网络学习误差,并对一次预测结果与原需求数据样本存在的误差进行二次预测.实例数据分析表明:组合模型的预测精度较ARIMA模型有显著提高,因此组合预测模型在预测效果上具有合理性和有效性.     

平行相切法求三角的面积的最大值

<正>二次函数中求三角形或四边形面积的最大值是一种常见题型.常见的思路是利用顶点坐标,通过分割组合转化为易求的三角形或梯形的面积,设出动点横坐标,建立面积与动点横坐标间二次函数模型,再转化为求二次函数最大值.关键是分割组合,建立二次函数.下面从另一个视角探究此类题的解法,供读者学习和赏析.     

一种基于匈牙利算法的二次分配问题求解方法

二次分配问题(Quadratic assignment problem,QAP)属于NP-hard组合优化难题.二次分配问题的线性化及下界计算方法,是求解二次分配问题的重要途径.以Frieze-Yadegar线性化模型和Gilmore-Lawler下界为基础,详细论述了二次分配问题线性化模型的结构特征,并分析了Gilmore-Lawler下界值往往远离目标函数最优值的原因.在此基础上,提出一种基于匈牙利算法的二次分配问题对偶上升下界求解法.通过求解QAPLIB中的部分实例,说明了方法的有效和可行性.