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171.
王佳  金秀  苑莹  王旭 《运筹与管理》2015,24(6):51-57
在连续时间下,考虑损失厌恶投资者参照点的动态调整特征,构建基于动态参照点的损失厌恶投资组合模型,使用鞅方法对模型进行求解,得到最优风险资产权重的解析表达式。并计算损失厌恶投资者在参照点动态调整条件下的预期最优期末财富。进一步应用数值算例,分析投资者的参照点动态调整幅度和损失厌恶水平对模型最优风险资产权重和预期最优期末财富的影响。  相似文献   
172.
由包头钢铁(集团)公司、日本清美化学株式会社共同投资兴建的中日合资企业——包头天骄清美稀土抛光粉有限公司,是专业生产稀土抛光粉的企业。  相似文献   
173.
基于离散近似迭代法的多阶段M-V投资组合优化   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了离散近似迭代方法,并用该方法求解具有交易成本和交易量限制的多阶段均值-方差(M-V)投资组合模型.离散近似迭代方法的基本思路为:首先,将连续型状态变量离散化,根据网络图的构造方法将上述模型转化多阶段赋权有向图;其次,运用嘉量原理求出起点至终点的最长路程,即获得模型的一个可行解;最后,以该可行解为基础,继续迭代直到前后两个可行解非常接近.还证明了该方法的收敛性和复杂性.  相似文献   
174.
本文研究了一类受通货膨胀影响的终端财富期望效用最大化问题.对常数相对风险厌恶(CRRA) 情形的效用函数,用直接构造的方法得到了代理人的显式最优投资策略和最大期望效用,并给出其经济含义. 该思想来自线性二次最优控制问题中的完全平方技术.根据股票价格和通货膨胀率的历史数据,我们用SAS软件估计出模型中参数的近似值,并给出代理人的最优投资策略和最大期望效用.  相似文献   
175.
对盈余投资于金融市场的跳-扩散风险模型的最优投资策略和破产概率进行了研究,得到最优投资策略和最小破产概率的显示解,发现破产概率满足Lundberg等式.最后通过数值计算,得到最小破产概率与无风险利率,投资和相关系数之间的关系,以及无风险利率和相关系数对最优投资策略的影响.  相似文献   
176.
杨湘豫  肖璐 《经济数学》2009,26(3):29-35
利用多元阿基米德Copula捕捉多个金融资产间的相关结构,并利用非参数核密度估计描述单个金融资产的边缘分布,建立Copula-Kernel模型。利用该模型和VaR风险测度,结合Mente Carlo模拟技术,对我国股票型开放式基金-华夏成长基金的投资组合进行风险分析。  相似文献   
177.
周青  李彤  毛崇峰  杨伟 《运筹与管理》2014,23(4):96-101
在协作研发网络决策中,合理的投资组合可使企业获得理想的收益。企业协作研发网络的投资组合是多方博弈后的结果,利用模拟植物生长算法构建的优化模型可以分析企业在网络中投资组合的博弈过程。通过模拟植物生长算法计算得到的全局最优解和局部最优解是企业协作研发决策投资组合的最优决策集。企业可以根据策略集调整自身的投资方式,制定最优的决策方案。  相似文献   
178.
项目投资决策不导致破产事件的发生,是投资者获得预期收益的前提,故控制破产事件发生的概率至关重要。鉴于此,本文基于可信性测度理论,根据Roy的定义给出了未来现金流量隶属三角模糊变量的控制破产风险的数学表达式,并构建了项目投资过程中受到破产风险因素影响的具有破产风险约束的多项目投资组合决策模型。最后,运用遗传算法对模型进行求解,并给出算例演示本文模型的实用性和有效性。  相似文献   
179.
鉴于企业研发组织内部沟通网络对研发组织中高效、低成本地实现技术信息共享的重要性,本文首先介绍了结构洞的测度方法,并对中间中心性方法进行改进;其次分析了某企业研发组织沟通网络的结构洞情况,指出非正式沟通网络和专业沟通网络的相关性;然后通过比较改进的中心度算法、传统的中心度算法与限制度指标的相似性,验证了该算法的有效性;最后提出一种削弱沟通网络中“核心人物”垄断地位的“搭桥”策略。结果发现:改进的中心度算法适用于带权值沟通网络结构洞的测定,验证了该算法加权方法的有效性,并给出通过非正式组织促进技术信息共享的对策  相似文献   
180.
刘家和  金秀  苑莹 《运筹与管理》2016,25(1):166-174
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。  相似文献   
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