证券组合M-V有效前沿旋移分析的进一步研究

在市场上存在无风险资产且允许卖空的条件下,研究了新增加k种证券后对原有效前沿的影响.引入了有效证券和无效证券,给出了M-V证券组合有效前沿旋移的方向.研究结果表明新增加证券后有效前沿的斜率变大.     

一般M-V模型中的有效证券组合及无套利分析

本文研究了协方差阵奇异时一般M-V模型中的有效证券组合, 得到了证券市场存在有效证券组合的充要条件, 并给出了有效证券组合的通解和有效前沿的性质. 最后, 本文还在奇异协方差阵下进行了无套利分析, 得到了证券市场无套利的充要条件, 从而证明了Szeg\"{o}的猜想.     

证券数增加情形下证券组合有效边缘特征灵敏度分析

本文较为详细地讨论了当证券市场不存在无风险收益证券且允许卖空时证券数的增加对 M-V证券组合有效边缘及其特征的影响 ,给出了有效边缘、渐近线斜率、全局最小方差证券组合及其协方差、最小方差证券组合的投资权数等的变化模式     

不存在无风险资产的投资组合灵敏度分析

本文研究了M－V证券投资组合灵敏度分析方法。考虑了不存在无险资产时证券预睡益率和协方差矩阵存在扰动的情形，给出了最优投资组合有效边缘的漂移方程及组合扩展路径。     

新增证券对证券组合有效前沿影响的动态分析

不存在无风险资产时，新增k(k≥1)种与前n种资产相关的证券时，其对证券组合前沿的影响问题，研究比较复杂，本作提出了解决这一问题的动态算法，对这一问题进行了漂移分析，并给出了一系列定理和新投资比例计算公式，这些定理揭示了证券组合前沿的左相离特征。最后，本对结果作了计算机仿真。     

投资比例非负约束的风险证券组合有效集及动态分析

本文提出了风险证券有效组合的决策模型 ,给出了投资比例非负约束的风险证券有效组合的解析表示 ,研究了证券个数变动对证券组合有效集的影响 .分析了它的漂移方向和漂移范围 ,给出了最小风险有效证券组合和最大收益有效证券组合的漂移距离及风险与收益的增加或减少程度     

存在无风险资产条件下证券组合有效边界的旋移研究

通过旋移分析，研究了证券市场存在无风险资产收益证券条件下不相关证券数目从n增加到n 1(k≥1）时证券组合前沿的旋移问题，给出了旋移方向及测度旋移程度的旋移度，为便于实践操作，一并给出了新证券组合的投资比例计算公式，最后，对本研究的问题进行了算例分析。     

LQ理论在一类随机参数的跨国资产投资组合优化决策中的应用

考察在连续时间情形下,一类随机系数的跨国(主要研究两国之间)证券投资组合在均值-方差(M-V)优化准则下的最优投资策略(u*(t)),并进一步对该投资组合的有效边界进行研究,得出均值和方差之间的具体表达式.     

关于证券投资组合有效前沿的分析

针对 Markwitz证券组合投资理论进行了阐述即投资者进行决策时总希望用尽可能小的风险获得尽可能大的收益 ,或在收益率一定的情况下 ,尽可能降低风险 .首先详细的讨论了在投资于两种证券情况下随着相关系数的变化而引起的投资组合有效前沿的不同情况 ,而后针对投资于 n种证券情况下综合分析了允许卖空条件下证券组合前沿的构成和性质 .     

损失厌恶偏好与资产组合选择研究

在不确定性条件下,期望的不可计算性、行动结果比较的局限性以及投资个体选择的非理性使理性假定的选择理论脱离现实,因此重新探讨决策选择准则是必要的.以行为金融理论中不确定性状态下的有限理性与满意准则为依据,引入与满意准则一致且体现损失厌恶偏好的VaR作为风险指标,构建行为资产组合模型,在一种简单新颖的M-V模型的矩阵解法基础上,探寻了正态与部分非正态性假设下VaR-BPT模型的显性最优解或有效前沿,解决了现实中最优投资组合选择的可操作性难题,并在中国股票市场验证了正态性转换方法是处理非正态分布下资产组合选择问题的一种优秀方法.     

证券数减少情形下M—V证券组合特征灵敏度分析

本文研究当市场不存在无风险收益证券且允许卖空时证券组合特征关于证券数减少的灵敏度分析,给出了有效边缘、渐近线斜率、全局最小方差证券组合及其协方差、最小方差证券组合的投资权数、最小方差证券组合之间结合线等的变化模式,得到了一些有意义的结果．这不仅是对证券组合选择理论的进一步完善,对投资者也具有一定的指导意义     

协方差矩阵退化情形均值-CVaR模型的有效边界

本文利用CVaR方法代替方差或CVaR来度量风险,建立了均值-CVaR模型,首先利用等CVaR线的方法研究了包含无风险资产的均值-CVaR模型的有效边界,然后在无套利假设下研究了当风险资产的协方差矩阵是奇异时的均值-CVaR模型,并得到了正态情形下模型的有效边界及其解析表达式.     

奇异协方差阵下有效前沿及有效组合的解析解

利用广义逆矩阵研究了协方差阵奇异时的投资组合问题,突破了传统方法中要求协方差阵可逆的限制,得到了证券市场存在有效组合的充要条件,并给出了有效前沿和有效组合的解析解,成功地推广了经典Markowitz模型,同时还将有助于证券组合有效子集的深入研究.     

A Portfolio Approach to Capital Budgeting: An Application to the Expansion to Additional Product Lines

The importance of the covariance of returns between capital assets is one of the basic principles of modern portfolio theory. An investor should seek capital assets which have negative covariance of returns, or if such capital assets are not available, capital assets with low covariance should be sought for a portfolio. From the variance-covariance structure of returns of the capital assets and the expected returns for each capital asset, a risk-reward trade-off or efficient frontier can be generated. The trade-off represents the minimum risk, as measured by portfolio variance, that could be incurred to realize a desired rate of return for the portfolio. This concept applies to a portfolio of capital budgeting projects as well as to a portfolio of securities. This paper demonstrates how this concept of portfolio diversification can be applied to a capital budgeting problem. The problem involves an actual problem faced by a U.S. distributor who must decide whether to expand sales into one of two industries. Quadratic programming is used to generate the risk-reward relationships and it is shown that the entry into one industry clearly provides a superior risk-reward relationship than entry into the other industry and compared to the company's present sales policy.     

奇异协方差阵及不同借贷利率下均值—方差模型的解析解

随着金融资产种类的增加,特别是考虑大规模投资组合问题时,很可能出现资产间的多重共线性或相关性,从而出现协方差阵奇异的情况。然而,目前关于投资组合的均值—方差分析大都是在协方差阵正定的条件下得到的,因此,不适用于奇异协方差阵的情形。针对这一问题,利用广义逆矩阵研究了协方差阵奇异时的均值—方差投资组合模型,在不同借贷利率条件下得到了前沿组合和组合前沿的解析解,突破了传统方法中要求协方差阵可逆的限制,推广了经典Markowitz模型。     

On the number of securities which constitute an efficient portfolio

The purpose of this paper is to discuss the relationship between the number of securities which constitute an efficient portfolio as defined by the standard mean-variance portfolio selection model and the number of periods used to compute the efficient portfolio. It is shown that the number of data gives the upper bound of the number of securities which constitute an efficient portfolio, when each efficient portfolio is unique for a given expected return. Empirical tests based on actual return data show that this upper bound is very tight when the number of data is small. However, when more data are used, the upper bound becomes looser. This result is incompatible with the market efficiency. These empirical tests also indicate that a very tight upper bound often causes a degenerate case ensuring zero-variance portfolios.