考虑背景风险的高阶矩三角模糊随机投资组合模型

在已有的大部分投资组合模型中,证券的收益服从随机分布或者模糊分布。然而,在实际的市场中存在大量的不确定性,市场不仅具有内在的风险,也存在由投资者个体差异产生的背景风险。本文推导随机模糊数的高阶矩性质,构建一个考虑背景风险的高矩三角模糊随机投资组合风险模型,采用沪深股市的数据分析背景风险对投资组合的影响。     

基于背景风险和弹性增量的模糊投资组合研究

在金融市场中,投资者需要通过构建投资组合分散非系统风险,也需要考虑由收入、支出、健康状况等个人因素构成的背景风险.另外,在同一个投资组合中,不同的风险存量加上相同的弹性增量以后,投资者的满意度也不同.同时,证券市场中存在大量的模糊现象,模糊性比随机性更能刻画其不确定性特征.因此,提出了一个以投资者满意度为目标,包含背景风险、弹性增量等因素的模糊投资组合模型.最后,选取沪深证券市场数据分析了背景风险方差对投资组合的收益、方差和投资者满意度的影响.结果发现:背景风险的方差与投资组合的收益和投资者的满意度负相关,与投资组合的方差正相关,而且,在不同弹性存量的基础上,相同弹性增量的投资者满意度也是不同的.     

基于最大期望满意度与背景风险的模糊投资组合模型研究

模糊投资组合是不确定性理论研究的重要领域.然而,由于人的理性局限性,投资者在决策的过程中,可能不是追求理性的效用最大化,而是追求心理满意度的最大化;在金融市场中,投资者不仅面临市场风险,也需要承担由自身因素产生的背景风险.因此,提出了一个考虑背景风险等因素的最大期望满意度模型,该模型的目标是最大化投资组合收益与最小收益证券的差值;最后,以上海证券交易所180指数的十支证券构成的的投资组合为例,分析了此模型在分散投资风险与增加满意度方面的有效性.     

含有背景风险的双目标投资组合模型研究

投资者进行投资实践时无不面临着背景风险。绝大多数以均值方差为框架的投资组合并没有考虑背景风险,其效用在实际应用中容易受到背景风险的影响。本文在含有交易费用的双目标函数模型中引入背景风险,从是否含有背景风险和背景风险偏好度大小两方面对投资组合问题展开研究,并使用智能算法得到模型的最优解,对模型进行实证分析。实证结果表明:1)当背景风险收益为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合更能反映真实的投资环境。2) 当背景风险收益不为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合得到更高的收益。因此,考虑背景风险后投资组合的构建优于不考虑背景风险投资组合的构建。     

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。     

基于流动性风险的开放式基金投资组合分析

不同于通常的投资组合方法,本文在开放式基金的投资组合中加进流动性风险,得出最佳流动性短缺概率和在流动性不同的有价证券上的最佳投资量.     

流动性风险的度量

VaR模型忽略了流动性风险,到目前为止还没有统一的指标度量流动性风险.本文分析了最高成交价与最低成交价之差模型度量流动性风险存在偏差,同时给出了度量流动性风险一种新的修正模型.最后,结合实证对两种模型进行对比,修正模型从更加微观的层面上充分考虑到各价位的实际成交的价、量分布对总交易金额的作用,计算流动性风险值比较客观、精确.     

流动性风险与股票收益率

文运用两阶段回归方法,利用上海证券交易所和深圳证券交易所的A股交易数据,针对流动性风险与股票收益率之间的关系进行了实证检验。在把流动性风险分解成系统流动性风险和个体流动性风险以后,作者发现无论是系统流动性风险还是个体流动性风险都对股票收益率有显著的影响;并且与成熟市场不同的是,在中国市场上个体流动性风险对收益率的影响比系统流动性风险的影响要更显著。因此在今后研究中国股市的流动性定价时,研究人员需要考虑个体流动性风险才能够对股票收益率进行更好的解释。     

基于内部时间的流动性风险度量模型研究

大额交易的流动性风险对投资者来说非常重要,已有模型更多从最优交易策略角度出发考虑这一问题,对市场特征的结合尚有不足.本文以内部时间概念为突破点,将其纳入已有最优交易策略模型,构建了新的流动性风险度量模型.结论显示,交易频率越高,市场流动性越好,流动性风险越小.     

考虑保守卖空与财务困境的背景风险投资组合模型

如何合理地考虑投资者所面临的背景风险及现实市场限制来进行有效地投资决策是人们所广泛关注的重要实际管理决策问题。本文研究投资者同时面临加性和乘性两类背景风险的前提下具有保守卖空与财务困境的投资组合选择问题。假定投资者寻求使得投资收益最大、投资风险最小及证券主体财务困境最小的最优投资组合策略,进而提出考虑保守卖空与财务困境的背景风险投资组合模型。然后,利用具有精英策略的非支配排序遗传算法对模型进行求解。最后,通过实例来阐述模型的实用性。研究结果表明：考虑保守卖空能为投资者提供更大的收益;两类背景风险的变化均导致有效前沿面的变化。     

Background Risk Models and Stepwise Portfolio Construction

Assuming the multiplicative background risk model, which has been a popular model due to its practical applicability and technical tractability, we develop a general framework for analyzing portfolio performance based on its subportfolios. Since the performance of subportfolios is easier to assess, the herein developed stepwise portfolio construction (SPC) provides a powerful alternative to a number of traditional portfolio construction methods. Within this framework, we discuss a number of multivariate risk models that appear in the actuarial and financial literature. We provide numerical and graphical examples that illustrate the SPC technique and facilitate our understanding of the herein developed general results.     

有风险控制的最优投资组合(英)

本文讨论有风险控制的最优投资组合问题并研究了倍率风险函数及临界风险的性质,最大最小风险的估计;给出了其倍率风险函数有严格解析形式的例子．     

投资组合选择的一种模糊决策方法

针对带有V-型交易费用的半绝对偏差风险函数投资组合问题,利用模糊决策理论,提出了一种新的投资收益目标水平和投资风险目标水平心理满意度的非线性隶属函数,并将满足非线性满意程度的投资组合选择模型转化为线性规划模型,证明了两者的等价性,最后通过实例说明了所建模型的可行性与有效性.