考虑投资者过程效用影响的投资组合模型

传统的投资组合模型只考虑投资结果,而未考虑投资过程带来的效用影响。事实上组合投资期间投资者持有的股票价格的每一次波动都牵动着投资者的神经,带来或正或负的效用,影响投资者的投资决策。分析投资者过程效用的影响因素,设计出风险投资者的投资过程效用函数。并假设投资者的总效用函数为过程效用函数和结果效用函数的线性组合,构建考虑投资行为过程效用的投资组合模型,对模型的解进行数值模拟分析。研究结果表明：对损失过于敏感的投资者受过程影响越大,则投资风险资产的资金比例越低,对损失不敏感的投资者受过程影响越大,投资风险资产的资金比例越高。因此,对损失越不敏感且受过程效用影响越严重的投资者,越容易推高市场风险。对模型的投资绩效进行了实证检验,结果发现：受投资者过程效用影响大的投资组合模型在股市持续上涨阶段的投资表现较好,而在股市盘整阶段和持续下跌阶段表现较差。表明受过程效用影响大的投资者会在股市持续上涨时积极入市,在股市持续下跌时迅速退市,从而加剧股市震荡。     

改进的期望效用-熵模型在沪市股票选择中的应用研究

用Arrow-Pratt风险厌恶度来度量期望效用-熵平衡系数以改进风险型决策的期望效用-熵模型;根据改进的期望效用-熵模型以及期望效用准则,分别从上证50指数样本股中选取7只股票构造投资组合,进行比较.研究结果表明,用改进的期望效用-熵模型得到的股票组合效果更优.     

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...     

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。     

基于新型负指数期望效用的投资组合选择模型

结合现有文献对最优投资决策问题的讨论, 提出了一类满足单调性和凹性的新型负指数效用函数, 并给出数学和经济学上的合理解释. 通过多种类型的加权函数以及对尾部的恰当描述, 损失分布的厚尾现象得到更加有效地控制. 利用$-统计量估计新型期望效用, 并说明其合理性. 进一步地, 构建了兼顾多种市场摩擦因素的实际投资组合选择模型. 选用中国和美国股票市场的数据进行实证研究. 结果表明了新期望效用的优越性和鲁棒性.     

CIR利率模型中基于对数效用的投资组合最优化问题

本文研究了CIR 利率模型中基于对数效用的最优长期投资问题和无限时间域上的最优折算消费问题. 通过求解相关的动态规划方程, 获得了这两个最优化问题的最优策略及值函数的明确表现形式.     

组合投资与资本资产定价模型

根据效用理论 ,投资者在期望效用最大化准则下选择组合投资方案 ,通过改进均值 -方差模型假定 ,在完全市场 ( perfect markets)条件下由组合投资模型推导出广义的资本资产定价模型 .并证明了在投资者具有二次效用 ,或者收益率服从联合正态分布的情形下 ,它与夏普 -林特纳的资本资产定价模型 ( CA PM)一致     

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。     

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.     

模糊数在投资组合优化中的应用研究及实证分析

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,验证该模型的可行性.     

基于鲁棒二阶随机占优的投资组合优化模型研究

本文主要考虑一类经典的含有二阶随机占优约束的投资组合优化问题,其目标为最大化期望收益,同时利用二阶随机占优约束度量风险,满足期望收益二阶随机占优预定的参考目标收益。与传统的二阶随机占优投资组合优化模型不同,本文考虑不确定的投资收益率,并未知其精确的概率分布,但属于某一不确定集合,建立鲁棒二阶随机占优投资组合优化模型,借助鲁棒优化理论,推导出对应的鲁棒等价问题。最后,采用S&P 500股票市场的实际数据,对模型进行不同训练样本规模和不确定集合下的最优投资组合的权重、样本内和样本外不确定参数对期望收益的影响的分析。结果表明,投资收益率在最新的历史数据规模下得出的投资策略,能够获得较高的样本外期望收益,对未来投资更具参考意义。在保证样本内解的最优性的同时,也能取得较高的样本外期望收益和随机占优约束被满足的可行性。     

基于不确定性期望效用模型的投资优化

针对资产的收益的分布不确切知道,并且所获得的矩信息也不是准确值的问题,提出了最大化最坏情形期望效用的鲁棒性方法.引入了凹凸类效用函数来度量模型不确定情形下投资者的效用,用一个不确定性结构来刻画资产收益的所有可能的分布和收益的矩信息,通过把具有不确定性结构的鲁棒性模型转化成参数二次规划问题,得到了最优投资策略、有效前沿和均衡价格的解析表示.方法为采用保守策略并且厌恶不确定性的投资者提供了一种有效的投资决策方案.     

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.     

基于可信性理论的投资组合优化问题研究

建立了基于可信性理论的投资组合模型,包括风险最小的单目标均值-方差模型和收益最大的单目标均值-方差模型,运用拉格朗日乘数法对两个模型进行了求解,给出了2个模型解析解的表达式,并通过数值算例验证了模型的可行性.对两个模型的结果进行对比,发现风险最小化和收益最大化的单目标均值—方差模型得到的结果基本吻合.     

均值-叉熵证券投资组合优化模型

在研究马科维茨(Markowitz)证券投资组合模型的基础上,分析了该模型用方差度量风险的缺陷,进而提出用叉熵作为风险的度量方法,建立了均值-叉熵的投资组合优化模型.该模型计算简便,更易被一般投资人所使用.     

Portfolio Optimization Model with Transaction Costs

Abstract The purpose of the article is to formulate,under the l_∞ risk measure,a model of portfolio selectionwith transaction costs and then investigate the optimal strategy within the proposed.The characterization of aoptimal strategy and the efficient algorithm for finding the optimal strategy are given.     

基于熵的投资组合模糊优化模型

本文对基于信息熵的证券投资组合模型，根据模糊决策理论，在模糊环境下对模型进行求解，将投资者的主观意见反映在模糊情况的组合投资模型中，并通过实例，验证了该模型解法的可行性和有效性。     

资产组合鲁棒优化模型及应用研究

本文在对资产组合鲁棒优化理论归纳总结的基础上,根据我国实际情况,考虑未来经济因素的不确定性,建立了相应的资产组合鲁棒优化模型。对基金公司的投资决策、银行卡网络资金分配、VaR约束下的资产组合选择等实际问题进行了研究。针对每一个具体问题,调整和改进了模型的目标函数和约束条件,用相应的不确定集描述有关的未来不确定经济因素,得到了鲁棒优化结果,使得资产组合决策兼具可行性和最优性。     

贷款组合的“均值-方差-偏度”三因素优化模型

以银行各项资产组合收益率最大化为目标函数,以收益率偏度大于零控制银行重大损失发生的概率,以组合风险价值VaR风险限额为约束条件控制资产组合风险的大小,建立了贷款组合的"均值-方差-偏度"三因素优化模型.本模型的创新与特色一是通过偏度约束减少了组合收益率小于其均值的可能性,并增加了组合收益率大于其均值的概率.这在均值-方差模型的基础上,增加了偏度参数,建立了收益率均值-方差-偏度模型,开拓了资产组合优化的新思路.二是以组合风险价值VaR建立了约束条件,通过在一定置信水平下的最大损失限额来制约贷款组合的违约风险,使贷款配给的风险限定在银行的承受能力和贷款准备金的范围之内,解决了整体风险的控制问题.