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。     

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．     

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。     

组合证券投资的决策分析

本文结合证券投资有关理论建立了二元组合证券投资的数学模型，并就风险最小和期望效用最大两种评价标准进行了比较，指出后者更加符合实际。文章最后针对绝对风险回避者，在期望效用最大的意义下，给出了组合证券投资的最优比例的计算公式。     

组合证券的二叉树混合规划模型

在分析Harry Markowitz组合证券投资的基础上，结合股票价格的随机性，将二叉树模型应用在组合投资中，提出了组合证券投资的二叉树混合规划模型，并用遗传算法求得全局最优解，使决策更加符合市场变化，对组合投资决策有重要指导意义，最后通过释例进行了说明。     

基于当前价格的证券组合比例的选择及其风险

本文对当前价格的证券投资问题进行研究，得到基于当前价格的证券投资组合比例及其相应的风险。并说明Markowitz的证券投资组合比例仅是这一问题的一个特殊情况。     

非最优组合证券投资的风险估计方法

讨论了非最优组合证券投资的风险估计问题，给出了风险上界的两个估计公式，并利用这些公式对一类简单实用的组合证券投资方法进行了研究和比较。     

模糊数证券组合投资选择模型与求解

针对预期收益率与风险损失率为模糊数时,建立了一种具有模糊系数的证券组合投资选择模型。利用一种对模糊数排序的方法,将模型转化为传统的线性规划问题求解。     

关于两种证券组合有效前沿的计算法

本文对两种证券组合的风险收益曲线进行了研究,并得到了有效前没听完整计算法如下：①若不允许空,则当ρ12≥σ1／σ2时,有效前沿就是证券S1和S2的可行集,即双曲线段S1S2;当ρ12＜σ1／σ2时,有效前沿是证券S1和S2的可行集的一个子集,即双曲线段CS2,其中C们于双曲线段S1S2内,并且该点风险最小。②若允许卖空,则当ρ12≤σ1／σ2时,有效前沿是从C开始的S1S2的延一上,其中C点风险最小并位于向S1方向延伸段上;当ρ12＞σ1／σ2时,有效前沿为包括CS2的向S2方向延伸线。上述σ2＞σ1。     

证券组合中的风险控制

利用单因素模型测算了所投资证券的风险值，并在此基础上，给出了关于Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ证券组合选择模型的ＳＵＭＴ外点法求解方法。     

金融证券组合的多层Bayes分析

应用金融证券组合理论和Bayes方法构造一种证券收益预测模型.由多层Bayes的理论,对模型中含有的不确定参数给出超先验分布;并用Bayes方法确定超参数的分布.这种方法不仅使用了更多的信息不断修正先验,更重要的是允许模型中含有不确定参数,并自动考虑不确定参数估计的误差对分析结果的影响.     

证券投资组合管理中的无差异曲线法及其评价

不存在无风险借贷时 ,通过对证券投资组合收益与风险分析 ,可以确定有效界面 ;存在无风险借贷时 ,以上所得有效界面则会改变。在考虑效用函数的基础上 ,可以分别推导出以上两种情况下的最优资产组合 ,并可根据实际的政策条件 ,进行比较分析。     

灰度编码结构光图案二值化阈值的优化方法

为提高灰度编码结构光图像的二值化质量,提出一种灰度编码结构光图案二值化阈值的优化方法．针对码间干扰(ISI)和噪声而导致编码图像模糊,就单一空间频率多条纹空间编码的理想平面模型,采用常规采样理论建立其线性通道模型,并转换为二维概率密度函数,从实验数据和数字模型之间的均方差最小出发,选出最优化阈值．该方法通过优化二值化阈值为提高二值化灰度编码图像质量提供了一条有效的途径．     

灰色关联度组合赋权在道路养护优化中的应用

在道路使用性能的指标属性值已知的情况下,如何科学合理地安排各路段的养护工程次序,是养护管理部门面临的一个非常重要的问题.结合多属性决策原理,将客观赋权和主观赋权按照一定的原则组合,提出了一种基于灰色关联度的组合赋权多属性决策优化模型,对路网内养护路段进行合理排序,使有限资金发挥最大效益.     

水资源系统灰色风险计算模型

针对水资源系统中广泛存在的灰色不确定性的特征 ,从水资源系统风险的一般概念和表示方法出发 ,将灰色系统理论和风险分析理论相结合 ,提出了水资源系统灰色风险率、灰色风险度的概念 ,并导出了相应的计算公式 .以某河道的洪水风险分析为例 ,对模型和方法进行了验证 ,结果证明模型和方法是可行性的 ,可用于水资源系统灰色不确定因素产生的风险分析计算 .     

基于支持向量机的不等时距灰色组合预测模型

建立了一种基于支持向量机的不等时距灰色组合预测模型.利用各种不等时距灰色模型的预测结果作为支持向量机的输入,实测值作为支持向量机的输出,并采用LS-SVM回归算法和高斯核函数对支持向量机进行训练,利用训练好的支持向量机即可进行组合预测.该模型兼具灰色模型所需原始数据少、建模简单、运算方便的优势和最小二乘支持向量机具有泛化能力强、非线性拟合性好、小样本等特性,弥补了单一不等时距预测模型的不足,避免了神经网络组合预测易于陷入局部最优的弱点.模型结构简单、实用,仿真结果验证了其有效性.     

非线性最优化问题的曲线拟合法

曲线拟合法是集汇各种搜索方向进行曲线拟合而产生新的搜索方向的一类算法。我们在文献中给出了一个十分有效的计算方案。本文将进一步讨论曲线拟合法的较为一般的形式,给出这类算法的性质和收敛性的若干结论。     

灰预测模型的两种形式及优化模型

基于传统等间距灰预测模型GM（1，1）的两种形式，提出一种带参数的优化模型，从而提高其灰预测精度。     

AHP在水处理人工湿地类型优化选择中的应用

人工湿地有表面流人工湿地、水平潜流人工湿地和垂直流人工湿地3种类型,各自有优缺点。为了综合衡量各种不同湿地在水处理中优缺点,确定最优处理湿地,采用层次分析法（AHP）从技术可行性、经济可行性、环境可行性3个方面对这3种类型湿地进行了分析,得出了最优湿地类型为垂直流人工湿地。     

基于DNA编码的多重约束目标的智能组合优化

在组卷策略中,多重约束目标的智能组合优化问题一直是人们研究的热点．大多数的优化算法都是基于传统的遗传算法,这些算法的适应度不高,并且交叉算子和变异算子对适应度的影响很大．针对这些缺陷,本文提出了一种新的优化算法DNA_YH算法,该算法将DNA编码引入到多重约束目标的组合优化问题中,并完成了DNA编码、初始化种群、个体适应度计算和遗传操作的优化过程．经过实验证明DNA_YH算法的最优适应度高于其他相关算法,并且交叉算子和变异算子对适应度的影响都很小,得到了较好的优化效果．