证券组合的投资决策实战模型初探

利用Harry Markowitz的“均值-方差组合模型”，将证券收益率看成时间序列；给出证券组合的投资决策实战模型——即证券投资者能够承担的系统风险范围内，应如何调整投资比例，使得非系统风险最小，期望收益率最大．并且运用统计数据进行具体计算和结果分析．     

含有模糊信息的证券组合投资模型

介绍了三角模糊数的度量标准,给出相关的隶属函数和模糊数优度和劣度的概念．讨论了证券组合投资的收益率和风险损失率均为模糊数,且含有无风险证券的证券组合投资模糊目标线性规划模型．在该模型中,通过引入模糊数和三角模糊数的优度和劣度,将模糊目标函数转化为确定型的线性规划模型．投资者可以根据对收益风险的关心程度、对风险的喜好程度及金融市场的客观情况,得到相应情况下的有效投资方案．     

基于均值-VaR-熵的证券投资组合应用研究

为研究证券最优投资组合问题,从投资组合理论的风险度量着手,用VaR和熵来共同度量风险,提出新的风险度量模型:均值-VaR-熵模型。在证券收益率服从非正态分布的假设下,以VaR和叉熵的线性组合为最小目标函数,预期收益率为约束条件,构建考虑交易成本、不允许卖空的基于均值-VaR-熵的证券投资组合模型,探讨证券投资选择及比例分配问题,并利用实际数据求得该模型的最优解及各证券的分配比例。结果表明,多元化投资是证券投资者在风险最小的情况下实现预期收益目标的必然选择。     

具有VaR约束的不相关资产可能性投资组合模型及算法

利用模糊可能性均值和方差的概念,假设资产的收益率为模糊数时,提出具有VaR约束的不相关资产可能性投资组合模型.该模型更好地反映了在非随机因素影响的金融市场下,具有风险厌恶特征的投资者不仅要求投资组合的实际收益率能够达到给定的期望收益率,同时也能够以较大的可能性保证未来遭受的最大可能损失不超过某一值.当证券收益率服从模糊正态分布时,给出了该模糊可能性投资组合模型的有效投资比例的解析形式,同时给出了可能性有效前沿.最后选取上海证券交易所不同行业的部分股票进行了实证分析.结果表明,该模型不仅能够更好地反映现实经济环境中影响资产投资收益的模糊不清晰因素,而且在VaR约束下,投资者能够选择更适合自己的投资组合.     

我国企业债券市场的定价机制

企业债券的定价牵涉到公司债券融资的成本与投资者的收益问题,信用风险和流动性风险是目前我国企业债券收益率的主要影响因素。文章从投资者角度对企业债券定价中的信用风险、流动性风险以及税收风险对收益率的影响进行了分析,基于收益与风险对等的原则,我们得出了企业债券名义的风险溢价补偿的定价公式,并指出了各种风险的影响系数的变化趋势。     

基于融资融券业务的新投资策略及应用

利用融资融券业务建立了一个仅用现金作抵押的保证金借贷系统的新投资策略,并将这一策略运用于中国股票市场来检验其优劣。该策略利用了一个条件概率(CRNC),即通过在没有保证金追缴通知的条件下达到预期收益来控制投资者面临的风险,并且投资者可根据自身需求自由选择投资策略,因此这一策略是动态的。选取了上海证券交易所(SSE)上市180只股票中的155只股票进行研究。结果表明:最优策略的实际月收益率达到了6.02%,因此这一策略对投资者来说是有意义的。     

信息熵风险函数在股票投资中的实证研究

熵是不确定性的定量化度量,可作为证券投资的一种风险度量方法,从而体现风险的根本来源是状态的不确定性。由于投资的连续性,几何平均收益率较算术平均收益率更能够反映投资的实际收益。从采用熵衡量风险和几何平均收益率反映收益的角度出发,对证券投资中衡量风险的信息熵一标准差模型进行了简要介绍,在此基础上建立了信息熵风险函数,此函数能够用于进行证券投资中的先期筛选,并对上证A股中的30只股票进行了实证研究,得出有效集。     

线性规划模型在股市投资中的应用

通过对线性规划模型和股市投资方法的分析,构建出在其上的基本数学模型,并对2014年第一季度5支股票平均收益率与风险损失率进行分析,构建出存款与证券投资相结合的无风险股市投资多目标线性规划模型,从而给出了在不同参变量取值下的投资组合,对投资者合理投资具有现实意义。     

基于VaR约束不允许卖空的均值-方差投资组合优化

提出基于风险价值（VaR）约束且不允许卖空的均值-方差投资组合模型,结合序列二次规划方法和不等式组的旋转算法,计算出不同最低收益率所对应的最优投资策略。采用实例验证了上述算法的有效性,并证明在一定条件下,引入VaR约束条件可以降低投资风险。     

一类模糊证券组合投资的最优模型

为了体现投资者对期望水平的满意度，以最小风险对应的最大方差系数为目标，期望临界收益率为约束，建立一类新的模糊证券组合投资的最优模型。运用模糊优化和进化规划方法，研究新风险概念下的模糊证券组合选择，并给出了其相应算法。     

基于CWAA算子的投资组合决策模型

建立了CVaR度量下基于CWAA算子的投资组合决策多目标规划模型,通过引入风险收益的权衡因子,将模型转化为混合整数规划模型,证明了两个模型解的等价性,通过算例说明了模型的有效性和实用性。     

概率准则下房地产组合投资的选择模型

将组合投资理论引入房地产投资领域，在假设收益率为正态分布的组合投资选择模型的基础上，将实现预期收益的概率作为目标函数，利用Edgeworth展式来逼近目标函数；给出了收益率为非正态分布的房地产组合投资选择模型，并进一步提出了考虑无风险资产的房地产组合投资的概率选择模型。     

基于聚类的股票波动分析及其应用

Markowitz提出的“期望均值收益-收益方差“规则(M-V),模型要求选择差异性较大的资产进行组合,从而在给定收益率水平下,降低组合的风险。在M-V模型的基础上,采用了数据挖掘中聚类的方法,定义出一种衡量时间序列样本之间相似性程度的指标,这个指标反应了股票间波动行情趋势的异同。在此基础上对资产价格序列性进行聚类分析,与单纯M-V模型相比,在给定的收益率水平下降低了资产组合的风险。采用上证指数中若干股票进行实验验证表明,在给定的收益率下,采用基于密度的层次聚类方法的股票组合可以得到比随机组合更小的风险水平。     

投资组合风险的均值方差分析

综述了现代投资组合理论,总结了在保证投资收益的基础上能有效降低投资组合风险的数学方法,验证了投资组合理论的正确性,并指出了均值方差分析方法在实际运用中的局限性.     

基于单位风险收益的资产退出投资组合模型研究

投资者进入证券市场后决定退出的时间是不确定的,因此承担着退出风险,且风险资产退出时需要一定的费用。为此在摩擦市场环境下,提出了利用单位风险收益最大化作为目标函数,构建了基于单位风险收益的资产退出的投资组合模型,并把此模型转化为线性规划来解决。最后用实例说明了此模型的可行性。     

VaR约束的多目标组合贷款优化决策模型

在VaR约束下,以线性加权和法求多目标规划,建立了组合投资的收益最大,同时方差风险最小的组合贷款多目标优化决策模型.该模型的特点是运用了多目标规划的方法建立投资组合优化问题的多目标函数,利用线性加权和法把多目标规划转化为单目标规划,解决了各个商业银行可根据自己的需要选择适合的损失率与收益率,使组合风险最小、其收益最大的最优投资组合问题;同时考虑了风险之间的相关性.通过VaR约束排除了风险相对较高风险的贷款组合,有效地控制了组合风险,使贷款的分配直接反映了商业银行的风险承受能力,并且确立了在多目标组合贷款中的有效集,它在风险和收益的空间上的轨迹也存在着这样的有效边界.     

均值-方差组合模型的鲁棒投资优化

针对投资组合优化模型中收益率的期望值、协方差矩阵等参数扰动时对原问题最优解产生较大影响的问题,文中提出将鲁棒优化应用到均值-方差投资组合模型中,建立了"势"不确定集下的鲁棒投资组合选择模型,通过市场数据对该模型进行了实证研究.试验结果表明该模型得到的解兼具鲁棒性与最优性.     

A novel hybrid algorithm based on a harmony search and artificial bee colony for solving a portfolio optimization problem using a mean-semi variance approach

Portfolio selection is one of the major capital allocation and budgeting issues in financial management, and a variety of models have been presented for optimal selection. Semi-variance is usually considered as a risk factor in drawing up an efficient frontier and the optimal portfolio. Since semi-variance offers a better estimation of the actual risk portfolio, it was used as a measure to approximate the risk of investment in this work. The optimal portfolio selection is one of the non-deterministic polynomial(NP)-hard problems that have not been presented in an exact algorithm, which can solve this problem in a polynomial time. Meta-heuristic algorithms are usually used to solve such problems. A novel hybrid harmony search and artificial bee colony algorithm and its application were introduced in order to draw efficient frontier portfolios. Computational results show that this algorithm is more successful than the harmony search method and genetic algorithm. In addition, it is more accurate in finding optimal solutions at all levels of risk and return.     

考虑限制性卖空的多期模糊投资组合优化模型

在实际证券交易中, 卖空操作是一种重要的投资手段, 因此本文研究考虑限制性卖空的多期模糊投资组合优化问题。将风险资产的收益视为梯形模糊数。在允许卖空的情况下, 建立了带单期最低期望收益约束、破产控制约束和投资比例边界约束的多期可信性均值−下半方差−偏度投资组合优化模型。设计了一个改进的多种群粒子群算法对模型进行求解。最后, 采用真实股票数据进行数值算例分析, 说明了所提出的优化模型和算法的有效性。     

基于模糊收益率的分散化投资组合调整策略

投资组合选择是量化金融领域的核心问题之一。本文研究模糊环境下考虑交易费用和基数约束的分散化投资组合调整问题。首先,将风险资产的收益率视为模糊变量,通过建立一个模糊收益率拟合模型,确定了各资产收益率的模糊分布。其次,通过提出一个新的分散化测度,建立了模糊均值-下半方差-分散化投资组合调整模型。然后,设计了一个改进的遗传算法对模型进行求解。最后,选取真实的股票数据进行实例分析。结果表明所提出的策略优于传统的投资组合调整策略。