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.     

可信性均值-绝对偏差投资组合优化

为了度量金融市场的不确定性,本文引入了模糊变量。假设资产收益率为模糊数,分别运用可信性均值和可信性绝对偏差度量投资组合的收益与风险。考虑到投资者偏好,分别提出了以收益最大化的均值-绝对偏差优化模型和以风险最小化的优化模型。基于可信性理论,将上述模型转化为线性规划问题,并运用旋转算法求解。通过实证研究,证明了该算法的有效性,并比较了两个模型在实际投资决策过程中的效率。结果表明,以收益最大化的均值-绝对偏差优化模型效率优于风险最小的优化模型。     

基于DEA博弈交叉效率和投资者心理的模糊投资组合研究

考虑到投资者并不是完全理性的,本文结合DEA博弈交叉效率方法研究了带有投资者心理因素的多目标模糊投资组合决策问题。首先,为了充分描绘投资者的心理因素和风险感知,本文基于可能性理论推导了带有风险态度的可能性均值和半绝对偏差。其次,将候选的风险资产视为互相竞争的博弈者,采用基于熵权法的DEA博弈交叉效率模型衡量它们的综合表现,从而得到每项资产的博弈交叉效率和奇异指数,并将其分别作为额外的收益和风险决策准则。基于此,提出了更加综合的可能性均值—半绝对偏差—博弈交叉效率—奇异指数模型。最后,通过一个应用实例验证了所提出的模型的合理性和有效性,从而为不同类型的投资者提供具有个性化的投资策略。     

基于最小交易量和交易费用的多阶段模糊投资组合

考虑了在摩擦市场下的多阶段模糊投资组合模型,基于半绝对方差风险函数,建立了带有最小交易量和交易费用限制的收益最大化多阶段模糊投资组合模型.利用绝对值函数的性质,将模型转化为混合整数线性规划形式,并通过实例验证了模型的可行性,最后对模型与基于可能性均值和可能性方差的多阶段模糊投资组合模型进行了对比,分析了模型的优越性,并验证了模型的可行性.     

具有交易成本的多阶段M-AAD模糊投资组合优化

考虑交易成本、交易量的阀值约束和熵约束,提出均值-平均绝对偏差(M-AAD)多阶段的模糊投资组合模型。模型中的收益水平由模糊收益的均值确定,其风险水平由模糊收益的绝对偏差确定,熵度量投资组合的多样化程度。由于存在交易成本,该模型是一个具有路径依赖性的动态优化问题。提出离散近似迭代法求解。最后,以具体的算例比较不同熵约束下最优投资组合策略,并验证模型的算法和有效性。     

带有梯形模糊数的均值-方差投资组合模型比较分析

采用梯形模糊数来描述证券的收益率,并建立基于梯形模糊数的收益最大化单目标均值-方差模型、风险最小化单目标均值-方差模型、和收益最大化风险最小化的双目标均值-方差模型.对上述三种模型进行实例分析,讨论投资比例系数上界为1和0.7两种不同情况下三种模型的对比,进而证明模型的可行性以及分析不同模型之间的差异性.     

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.     

具有心理账户的随机模糊均值-半绝对偏差投资组合优化研究北大核心

为了反映在不确定的证券市场环境下,投资者对不同收益目标产生的多种风险态度,本文构建了考虑心理账户和V型交易成本的随机模糊均值-半绝对偏差投资组合模型,并基于随机模糊理论将其转化为线性规划模型,运用线性规划的旋转算法进行求解。通过“滚动样本”的方法,文章将不同数据内上述模型和等比例模型的样本外单位风险收益进行对比检验。结果表明,本文模型有效地提升了投资组合的单位风险收益,且提升效果在“中期数据+小滚动窗口”下更为显著。     

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。     

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 .     

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。     

一种新的梯形模糊数间距离及在投资组合模型选择中的应用

给出一种新的模糊数间的距离公式.用新定义的距离公式来度量给定优先资产的条件下投资组合的分散度.用可能性均值度量投资组合的收益,可能性半方差度量投资组合的风险,在收益和风险满足一定的条件下构造分散度模型.通过实例分析,给出的方法不仅分散度更好,而且资产分配多元化程度更高,计算也更简单.     

证券组合的模糊规划模型

通过结构元方法定义了一种模糊数排序准则,利用模糊约束将Markowitz投资组舍模型转化为模糊线性规划模型,并利用模糊数来描述证券的期望收益率和风险损失率,建立模糊数模糊证券投资组合模型.最后,利用定义的模糊数排序准则把模糊数规划问题转化为经典的线性规划问题,然后再对该模型进行求解,并通过算例阐述了该方法的有效性.     

均值-半绝对偏差区间投资组合绩效评价

本文构建了考虑现实约束的均值-半绝对偏差区间投资组合优化模型。由于存在实际投资约束,如交易成本、交易量限制和借款限制,投资组合优化模型相对复杂,不易获得真实前沿面的解析解,使得投资组合理论的应用难度加大。为了求解模型,引入DEA方法,构建均值-半绝对偏差区间投资组合DEA评价模型,通过构造前沿面来逼近真实前沿面。最后,使用上海证券市场的实际数据验证了本文方法的合理性与可行性。     

基于模糊决策的投资组合优化

基于模糊决策理论研究了带有成比例交易费用的证券投资组合优化问题. 首先,基于半绝对偏差风险函数和极大极小原则提出了一种新的风险函数--极大极小半绝对偏差风险函数;然后, 引入一种非线性隶属函数更加形象地描述了投资者对投资收益和投资风险的满意程度;在此基础上, 进一步提出了非线性满意程度的模糊决策投资组合选择模型;最后, 针对提出的模型,利用中国证券市场的真实数据给出了数值算例.     

不同风险度量方法的投资组合比较研究

为了验证投资组合理论在中国证券市场的有效性,在不允许卖空情况,针对不同风险度量方法,文章运用旋转算法或结合序列二次规划法分别求解均值-方差、均值-下半方差投资组合模型、均值-半绝对偏差、均值-平均绝对偏差和均值-VaR.文章选取三年沪市六只业绩比较好的股票,依据前两年的数据作为样本数据,分别求出五个模型在不同期望收益率下的最优投资策略,将得出的最优投资策略应用到最后一年,进行模拟投资,从而计算出各模型的总收益率.以等比例投资为标准,比较五个模型的绩效.最后,证明了两个模型对于中国证券市场是适用.     

半绝对偏差投资组合模型构建及其应用

通过对模糊隶属函数以及基金投资组合基本模型的适当变形,构建了带交易费及流动性约束的极大极小-半绝对偏差投资组合模型.选取5支证券,依据2008年全年的数据作为样本数据,按投资者的不同偏好得出不同的最优投资策略,并对几种情形进行了对比,结果显示此模型能很好地反映出投资者的主观意愿,具有很好的灵活性.     

多阶段可能性均值-熵投资组合优化

考虑借款限制、交易量限制、交易成本和风险控制,本文提出了多阶段均值-熵投资组合模型。在该模型中,收益水平和风险分别用可能性均值和熵度量。熵值越小,投资组合包含的不确定性越低,投资组合的安全性越高。此外,熵不依赖于证券收益的对称分布。运用可能性理论,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化方法求解。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,并验证了模型和算法的有效性。     

模糊预期收益率下风险损失率的左偏差度量

为在模糊预期收益率下度量证券的风险损失率 ,引入模糊数的左偏差的定义 ,给出模糊数的左偏差的一个性质和三角型模糊数的左偏差的计算公式。利用模糊预期收益率的左偏差定义了相应的风险损失率 ,这种定义能合理地反映证券的风险损失率与预期收益率之间的对应关系 ,并将这种关系用一个模糊集来表达 ,最给出一个应用示例     

模糊随机环境下带个人偏好的投资组合决策模型

在现实的证券市场中,存在许多混合不确定性因素对证券的收益率产生影响.本文的目的是建立糊随机环境下带个人偏好的投资组合决策模型.在模糊随机环境下将证券的收益率视为模糊随机变量,同时考虑到投资者的偏好,提出入均值和投资者的风险曲线的概念,他们分别反映投资组合的收益和风险.文中给出新的入均值有效投资组合和入均值有效前沿的概念,探讨新的投资组合的收益率与偏好参数入的关系;最后本文采用混合智能算法进行实例分析,结果表明本文所提模型是可行性的.