基于M-Copula-EGARCH-M-GED模型的相关风险度量及投资组合优化

采用EGARCH-M模型进行单个资产建模,利用M-Copula函数构建资产的联合分布,对基于GED分布的联合资产收益率构建M-Copula-EGARCH-M模型,并采用Monte Carlo模拟方法计算出不同投资比例和置信水平的组合风险VaR和CVaR的值,并求出不同期望收益和置信水平下的最优组合投资权重.结果显示:当分位数为5％时,欲获得固定收益,同时风险最小,需将绝大部分资金投入深圳证券市场;在分位数取10％时,目标收益率较低时,应将大部分资金投放在上海证券市场.目标收益率较高时,上证市场的投资比例应降低,深证市场的资金比例应上升,具体的最优投资比例在实证部分已给出.实证结果表明:本文模型有利于投资者对投资权重的选择.     

基于信用风险最优信用投资组合问题研究

信用风险管理是银行业务中不可或缺的部分。通过修改标准Markowitz模型,研究是否发放贷款二进制变量的优化信用投资组合问题。该模型允许在考虑资产可能的相关性及从影响风险指标和投资组合收益的角度决定是否提供贷款的情况下,估计信用投资组合的累积风险和收益率。最后利用提出的模型,基于标准普尔评级机构的统计数据,实现最优投资组合的实证研究。     

房地产投资的风险与投资组合

文章应用投资组合理论,分析了房地产投资风险与收益的组合关系,进而引入了现代投资组合理论、资本资产定价模型,并据此讨论对房地产投资风险进行定量分析,从而达到降低风险的目的。     

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。     

证券组合投资的模糊规划方法

基于证券投资预期收益和风险的不确定性,利用多样化选择约束抵减证券投资的非系统风险.以证券组合投资的收益率极大化和β值极小化为目标.建立一种模糊规划模型,指出模型的求解方法.     

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.     

证券组合投资的一般失望模型的改进

在一般性失望模型的基础上,给出了包含交易费用因素的可以卖空的证券组合投资优化模型,该模型不仅考虑收益低于期望收益率时所带来的损失,而且还考虑了超过期望收益率时可能带来可观利润的收益,避免了方差与下方风险的诸多缺陷,并通过对沪深股市的模拟投资验证了所建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。     

VaR风险控制的银行资产负债管理优化模型

以资产组合收益率的波动为标准反映风险,在既定的组合收益率下,以组合风险最小为目标,以VaR风险收益率为约束,以法律、法规和经营管理约束为条件,建立了银行资产负债管理优化模型.本模型的特色与创新为以收益率最大损失的形式、而不是收益额的形式来反映VaR,使组合决策更为方便;运用资产负债管理比率建立约束条件,控制流动性风险;以VaR约束保证既定收益率选取的合理性,使资产配给的风险限定在银行的承受能力范围内.     

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。     

基于深度学习和进化计算的外汇预测与投资组合优化

利用深度学习和进化计算技术来分别实现对外汇价格的预测与投资组合优化.首先,利用循环神经网络建立汇率预测模型,用来预测外汇产品的价格并计算期望收益率.接着建立了一个双目标的投资组合模型,即最大化期望收益率与最小化风险.为了更接近真实的外汇交易市场,该模型中允许买空与卖空,并考虑了点差对收益的影响.基于多个外汇产品的期望收益率与投资组合模型,利用多目标进化算法来搜索出最优的投资组合.在多个外汇产品的真实历史数据上的结果表明,该方法能够实现在外汇交易市场中的盈利.     

考虑市场摩擦的分形投资组合模型

传统的金融经济学认为证券收益率服从正态分布或对数正态分布,而大量的实证表明收益率分布与正态分布相比有“尖峰厚尾”特征,具有分形结构。正态分布、方差都具有很好的性质,却不能很好地描述投资组合的收益与风险。基于分形分布用改进的下方风险法(LPM)度量投资组合的风险,构造了考虑市场摩擦的投资组合模型。     

不确定收益率下投资组合的可拓评价及变换

在现实证券市场中,由于市场的波动及经济现象本身的不可控性以及人的主观对收益的预期和风险的承受度不同,导致预期收益率和实际收益率往往具有不可控性,难于用精确值量化.本文运用可拓学理论,对投资组合中超出风险范围的证券,通过建立证券评价选优的物元模型,设计出一套刻画股票特征的指标,设定衡量指标的权系数,计算各证券的满意度,并提出了进行投资组合变换的方法.     

投资优化方案的确定

为适应金融市场的变化,本文就金融投资问题建立了一个净收益尽可能大,而风险尽可能小的双目标规划模型。利用穷举和逐步求精的方法,得出了优化的投资方案,对一般性的问题,先确定不可投资的资产,并对资产按净收益率的降序排列,找出净收益尽可能大而风险尽可能小的投资组合,这样大大的简化了计算机的运算量。此模型具有很强的实际指导意义。     

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。     

组合投资的数学模型

为了研究能使风险最小、收益最大的最优组合投资问题,首先建立了多目标规划模型,并利用约束法将该多目标规划问题转化为单目标规划问题。用单纯形法求解,得出在给定风险损失率下的最大收益率,并根据这些数据拟合风险收益曲线（该问题的有效解集的有效边界）。为了寻找最优组合投资方案,给出一种确定无差异曲线的方法,该无差异曲线能体现投资者决策准则。无差异曲线与风险收益曲线的公切点所对应的组合投资方案即为所寻求的最优     

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．     

房地产投资的风险与投资组合

文章应用投资组合理论,分析了房地产投资风险与收益的组合关系,进而引入了歪风邪气一价模型,并据此讨论对房地产投资风险进行了定量分析,从而达到降低风险的目的。     

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.     

高等教育个人投资风险研究

采用财务投资理论对高等教育个人投资过程中的风险进行了分析。通过期望收益率和标准差2个标准计量了高等教育个人投资风险。通过计量高等教育个人投资风险收益分析了高等教育个人投资风险与收益的关系。