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。     

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．     

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.     

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.     

项目风险的综合度量

由于市场经济活动的日益复杂，项目风险度量针对不同的风险源、风险管理的不同目标，产生了不同的度量方法．针对投资项目的不确定性风险，传统的风险度量法在风险的多维性方面存在着一定的局限性．基于对投资项目收益及个人风险喜恶的考虑，本文根据熵度量不确定特征，结合传统方差法、概率分析等优点，综合考虑收益与风险之间的联系，多角度、多方位对风险进行度量，从而形成了一个完整的风险评价过程，以增加风险度量的可靠性．     

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。     

收益率服从非正态分布的组合投资选择模型

提出一种新的考虑投资收益率为非正态分布的组合投资选择模型。将实现预期收益的概率作为目标函数。通过计算目标函数的前4阶统计矩，利用Edgeworth展式来逼近目标函数。在此基础上，得到了概率证券组合投资模型的确定性等价模型，并指出新的模型实际上包含了收益率为正态分布的情况。     

证券投资组合计算模型研究

以证券组合的收益率及其方差作为证券组合投资收益和风险的两个度量指标,建立了证券投资组合的基本模型和不相关证券投资组合的优化模型及其求解方法。     

证券投资组合计算模型研究

以证券组合的收益率及其方差作为证券组合投资收益和风险的两个度量指标，建立了证券投资组合的基本模型和不相关证券投资组合的优化模型及其求解方法。     

证券投资组合收益率与风险的统计分析

利用数理统计原理和数学方法对证券投资组合的收益率与风险间的关系进行了深入的分析,并介绍了有效边界函数的确定方法及投资风险的分解。     

区间值信息系统的熵度量

不确定性度量是粗糙集理论的一个主要研究问题,其中熵度量受到学者们的广泛关注。然而,迄今为止,区间值信息系统的香农熵度量研究较少,尤其缺乏满足单调性的香农熵度量。为此,该文首先给出了一种由覆盖导出划分的方法,并证明了覆盖越细,由其导出的划分越细,从而可用划分熵对区间值信息系统的不确定性进行度量;其次,分别构造了区间值信息系统的香农熵度量和补熵(粒度)度量,并证明了其单调性和有界性。最后,分析了香农熵和补熵的关系。     

测量数据的信息熵与测量误差熵研究

以Shannon信息论为基础,详细分析了测量过程的物理机制和被测量与测量结果的映射关系,建立被测量、测量误差和测量结果的信息论数学模型。研究了用信息集合和信息熵模型表征测量数据不确定度、被测量值和测量结果的方法,以及被测量信息熵、测量误差熵和测量结果信息熵的内涵、相互关系和求解方法。并推导了典型分布下传统的不确定度理论中的不确定度、置信系数与测量信息论中信息熵的数学关系,为从传统不确定度理论到测量信息论的数据处理方法过渡做了一些前期预研。     

基于未确知测度理论的区域灾害风险评价

为了评价区域灾害风险,降低评价过程中的不确定性影响因素,本文基于未确知测度理论,建立了区域灾害风险等级评价和排序模型.分别利用等权和熵计算各影响因素的指标权重,依照置信度识别准则进行等级判定,评价区域灾害风险,并将该方法应用于重庆市40个区域的灾害风险评价.研究结果表明:该模型可综合考虑各种不确定性因素,使得区域灾害风险评价结果更科学合理.     

粗糙直觉模糊集的不确定性分析

基于粗糙直觉模糊集的基本概念和模糊熵的公理化定义,给出了直觉模糊集粗糙隶属函数的定义并讨论其基本性质,再利用粗糙隶属函数的直觉模糊熵,给出了粗糙直觉模糊集的不确定性度量,并讨论了度量的一些相关性质。     

基于信息熵的信息安全风险分析模型

为解决信息系统风险分析过程中不确定信息难以量化分析的问题,用信息熵度量信息系统风险。引入信息熵风险分析算法, 采用定性分析与定量计算相结合,构建一种信息系统风险分析模型,并以实例分析与验证基于此模型的风险分析方法。仿真结果表明,该方法是一种有效的风险分析算法,较准确地反映了信息系统的风险状况,为信息系统风险分析提供了一种新的思路。     

地铁盾构隧道管片安全状态评价

为准确评价地铁盾构隧道管片安全性,基于对地铁盾构隧道管片结构病害的形成机制分析,从管片变形、渗漏水、裂缝、拱顶脱落、材料劣化5个方面建立评价指标体系,划分管片结构安全状态评价等级,构建未确知测度函数,通过基于熵值改进的G2法确定权重,根据置信度识别准则判断风险等级,并将模型应用于某地铁盾构隧道,对其管片结构进行安全状态评价。研究结果表明：采用未确知测度理论能够准确评价隧道管片的安全等级,结果准确,实用性强。     

不确定度理论在大学物理实验中的应用

在大学物理实验中,运用不确定度理论对测量结果进行质量评估十分重要.笔者从测量结果的不确定度、A类测量不确定度、B类测量不确定度、间接测量结果的不确定度、实例分析具体实验,以及测量不确定度较测量误差在评定测量结果中的优势等方面进行了分析.     

Quantitative comparison of similarity measure and entropy for fuzzy sets

Comparison and data analysis with the similarity measures and entropy for fuzzy sets were carried out. The distance proportional value between the fuzzy set and the corresponding crisp set was considered by the fuzzy entropy. The relation between the similarity measure and the entropy for fuzzy set was also analyzed. The fuzzy entropy was reformulated as the dissimilarity measure. Furthermore, crisp set having the minimum uncertainty with respect to the corresponding fuzzy set was also proposed. Finally, derivation of a similarity measure from entropy with the help of total information property was derived. A simple example shows the relation between similarity measure and fuzzy entropy, in which the summation of similarity measure and fuzzy entropy represents a constant value.     

离散模糊变量的条件熵及其性质

为了度量给定一个模糊变量条件下另一个模糊变量的不确定性,本文在可信性理论的基础上,给出离散模糊变量的条件熵的定义,并研究了它的下界,上界,同时得到独立简单模糊变量条件熵取上界的充分必要条件。