单时期证券市场中对数效用函数的投资组合

研究了单时期证券市场中基于对数效用函数的投资组合问题.利用风险中性估值法,推导出投资组合问题的最优值.通过实例,利用一阶必要条件和风险中性计算方法求解出最优交易策略,并验证了这两种方法的一致性.     

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。     

求解CVaR投资组合优化问题之改进PSO算法

研究了基于CVaR约束的的最优投资决策问题,为避免维数障碍,针对Fredrik提出的CVaR投资组合优化线性规划模型还原为非线性规划。通过引入缩进因子,改进PSO算法,使粒子在迭代过程中保持在可行域内。最后,通过算例证明了该文方法的有效性,计算结果表明,投资组合优化后的损失期望收益率、标准差、受险价值、条件受险价值等重要风险衡量指标都有了较大改进。     

一种组合证券投资风险最小化的迭代算法

提出了一种组合证券风险最小化的迭化算法，证明了其收敛性，该算法操作简便，避免了最优投资比例计算中的矩阵求逆问题，并且在不允许卖空情况下，不会增加计算的复杂性，文中同时还给出了不允许卖空情况下组合证券风险最小化的线性规划模型。     

VaR方法的一种改进模型

VaR方法度量了在一定置信水平下资产可能的最大损失,指出了投资组合所面临的风险程度,但VaR方法并没有指出在何种比例下配置资产可以使得投资组合的VaR值最小．针对此问题,在德尔塔正态方法和蒙特卡罗模拟方法的基础上。提出了搜索化德尔塔方法,并利用证券市场的真实数据,与德尔塔正态方法的结论进行了对比分析．结果表明,搜索化德尔塔方法能够确定最优的投资比例,在此比例下,投资组合的VaR值达到最优．搜索化德尔塔方法可以帮助投资者合理地配置奇产．     

VaR方法的一种改进模型

VaR方法度量了在一定置信水平下资产可能的最大损失,指出了投资组合所面临的风险程度,但VaR方法并没有指出在何种比例下配置资产可以使得投资组合的VaR值最小.针对此问题,在德尔塔正态方法和蒙特卡罗模拟方法的基础上,提出了搜索化德尔塔方法,并利用证券市场的真实数据,与德尔塔正态方法的结论进行了对比分析.结果表明,搜索化德尔塔方法能够确定最优的投资比例,在此比例下,投资组合的VaR值达到最优.搜索化德尔塔方法可以帮助投资者合理地配置资产.     

二阶随机占优约束保险资金资产组合优化

建立二阶随机占优约束的保险资金资产组合优化模型,论述模型的罚问题,并在保险资金的收益率和基准收益率都为离散有限分布的情况下,用光滑化方法来处理模型,从而简化了模型的求解.为保险公司的资产组合及最优投资比例提供了一种可借鉴的思路.     

基于区间数收益率的投资组合选择模型

为研究收益率为区间数的投资组合问题,根据证券历史数据的最高价、最低价和开盘价计算得到证券收益率的区间数估计值,基于绝对偏差风险函数、区间数的期望值算子和距离概念建立了一个投资组合的线性规划模型,从而得到最优投资组合决策.通过实例说明该方法的有效性.     

确定证券组合投资有效集的方法研究

证券组合投资有效集是确定合理投资结构的关键。本文研究了证券组合投资风险函数及有效集（有效边界）的凹性，提出了将求最小风险的二次规划转化为线性规划问题，并根据其最优基及其灵敏度分析，分段确定有效边界（有效集）的方法。这种方法使各段有效边界可直接由相应的数学表达式求得，计算量大大减少，并提供了投资组合的精确解。     

一类风险资产投资组合问题建模与分析

首先建立了风险资产投资组合的数学模型；然后应用随机模拟的方法分析讨论了资产投资组合的有效边界，同时通过把模型转化为线性规划求解，给出了计算有效边界的解析式；最后通过引入无差异曲线，给出了风险资产最优投资组合解。     

基于VaR和CVaR下优化模型及其在保险资金组合投资中的应用

在保险资金投资收益率服从正态分布假设的前提下,以保险资金投资组合CVaR最小为目标函数,以保险资金投资组合的VaR约束和保监会相关的法律法规约束为条件,建立了考虑承保风险和交易费用的保险资金投资VaR—CVaR模型,并运用几何方法对模型进行求解,得到了模型的有效边界及其最优解。     

基于CVaR度量的投资组合优化研究

基于条件风险价值计量技术,首先考虑不允许卖空的情况下,以期望收益为约束,建立了以风险最小化为目标函数的投资组合优化模型。其次,针对该模型运用差分进化法进行求解,利用罚函数方法处理模型中的收益约束。最后,选取沪市和深市的8支股票以及银行存款利率数据进行实证分析,结果表明了模型的合理性和算法的可行性。     

基于条件风险价值的投资组合优化模型

风险价值(VaR)是金融机构广泛运用的风险度量指标,条件风险价值(CVaR)是VaR的修正模型.本文运用CVaR构建了投资组合优化模型,并与均值-VaR模型和Markowitz的均值-方差模型进行了比较分析,论证了新模型的有效性,并对我国股票市场进行了实证分析.     

具有熵约束的均值-CVaR投资组合决策研究

结合条件风险价值CVaR和熵风险度量方法,提出不允许卖空情况下具有熵约束的均值-CVaR投资组合模型,并采用序列二次规划和不等式组的旋转算法进行求解,最后通过一个具体实例验证了上述模型和算法的有效性。     

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。     

一种新的动态一致性风险度量DCVaR

文章以投资期限的划分为分界点，以风险度量的一致性为纽带，提出了一种新的动态一致性风险度量方法DCVaR。并对一致性风险度量CVaR进行了分析，在实际应用中为多期风险度量方法提供了理论依据，对长期组合投资具有重要的现实指导意义。     

稳定分布下的CVaR分析

大量研究表明金融数据的概率分布具有明显的厚尾、峰尖特性,正态分布并不能很好地处理这一特性.针对这个问题,在稳定分布的条件下对CVaR方法进行研究,推导了在稳定分布条件下VaR与CVaR的计算公式,为CVaR模型的进一步研究提供了理论基础.     

基于广义g-h分布模型的Monte-Carlo法求CVaR

建立广义g-h分布模型.利用Monte-Carlo模拟估计金融变量资产的CvaR值.