基于旋转算法的随机模糊均值-方差投资组合优化

Markowitz首先采用方差度量风险，并应用于投资组合优化中，大多数的均值方差模型仅对随机投资组合优化或模糊投资组合优化进行研究，然而，实际投资组合优化问题既包含随机信息也包含模糊信息。本文首先定义随机模糊变量的方差，并用其度量风险，提出了具有交易成本、借贷约束和阀值约束的均值-方差随机模糊投资组合优化模型。基于随机模糊理论，将上述模型转化为具有线性等式和线性不等式约束的凸二次规划问题，并得到其KKT条件。本文还提出改进的旋转算法求解上述模型，该算法消掉KKT条件中部分变量，减少计算量。最后，采用中国证券市场的实际数据进行样本内分析和样本外分析，验证了上述模型和算法的有效性。     

具有实际约束的多阶段M-V投资组合时间一致性策略研究

从动态规划的角度分析,方差算子的不可分离性导致标准的多阶段均值-方差模型的最优投资策略不满足时间一致性。文章采用条件期望映射的方法,构建了一个具有交易成本、借贷约束和阈值约束的多阶段M-V投资组合模型。由于考虑了交易成本,该模型是一个具有路径依赖性的动态优化问题。为了获得其时间一致性投资策略,文章将该问题近似地转化为连续性动态规划模型,证明最优解的近似度,并运用离散迭代算法求解。最后,使用上海证券交易所的部分历史数据验证了模型和算法的有效性。