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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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     

组合投资风险控制决策模拟模型研究

以组合投资基本理论出发，推导出决策者以任意风险控制系统系数或期望收益率为决策准则的组合投资模拟模型，得到满意的多准则组合投资策略。探讨将模型应用于非资本市场企业的风险控制方法，用实例介绍模型的使用步骤，说明了将组合投资理论应用于非资本市场的有效性。     

投资内部收益率的计算

投资收益率是研究投资过程重要的技术经济效果指标.本文根据净现值(NPV)为零的收益率为投资内部收益率的原理,对投资内部收益率的计算方法进行了理论分析和探讨,从而导出两种新的计算方法.实例与现有的计算方法相比较误差很小,说明新的计算方法可行,且计算方便.     

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.     

改进GA在房地产开发项目投资组合中的应用

传统遗传算法(GA)存在着易陷入局部最优的缺陷，本文提出了一种先利用信息熵调整遗传与变异的侧重点，实现算法参数自适应调节，而后再利用小生境算法在基因层面上对GA进行优化以确定最优解的改进的遗传算法。并将此算法引入房地产开发项目投资组合中，计算实例证明了该法具有较高的稳定性和鲁棒性。     

基于模糊集分析的投资组合模型

提出了一种模糊投资组合选择模型来规避决策中的不确定性．运用模糊集理论模拟不确定性、灵活可变的信息,然后运用悲观准则将模糊约束条件转化为纯数学模型,通过求解最大值就可以确定最优的投资组合．最后通过实例对模型进行了验证．     

基于摩擦市场的双目标投资组合选择模型

首先在前人的基础上，把偏度水平和市场摩擦因素引入投资组合选择模型中；建立了基于摩擦市场的双目标投资组合选择模型（FM—BOPM）；然后，为求解该模型进行了遗传算法设计；最后用一个具体的算例解释了偏好系数变化时相应的投资组合策略的变动。     

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。     

基于遗传算法的证券组合选择

以证券组合选择为研究对象,讨论寻求高收益、低风险的最佳证券组合.通过对马克维茨投资组合模型的分析,得到一个改进的证券组合选择准则.根据二进制编码遗传算法的适用性及运算特点,给出运算规则及评价函数,用以选择最佳证券组合.实例分析表明,方法操作简单,并能得到有效结果.     

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。     

证券组合投资风险最小化模型的构建

用数学分析方法，对马科维兹创立的现代组合证券投资理论，在定量分析基础上，结合实际操作内容，构建出了组合证券投资风险最小化模型。     

基于移动窗口的适应性在线投资组合策略

在线投资组合选择问题是当前量化投资领域一个重要的研究问题.为了避免剧烈波动的股票市场中过去较长时间的股价数据对当前的投资决策产生干扰,基于移动窗口设计在线投资组合策略.首先利用近期股价数据,计算所有定常再调整策略的近期表现并对其进行排序;根据其排序构造权重,对所有定常再调整策略进行加权平均,提出了基于移动窗口的策略;进一步采用适应性学习的方法选择移动窗口的长度,提出了适应性学习的策略.采用实际股价数据对提出的策略进行了实证分析,结果表明它们具有较好的性能.     

基于活跃专家意见的在线投资组合策略

综合考虑专家意见是投资者常用的投资决策方法。通过集成活跃专家意见, 提出了一个新的在线投资组合策略。首先将所有定常再调整策略看作专家, 并通过淘汰近期表现最差的专家构造活跃专家集合; 然后利用弱集成算法集成所有活跃专家的意见, 进而构造弱集成活跃专家策略。采用实际的股票数据对提出的策略进行数值分析, 结果表明该策略具有更好的竞争性能。     

基于改进模糊控制的光伏MPPT策略研究

针对基于二维模糊控制的光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)控制方法在外界环境急剧变化时响应较慢、输出不够平稳等不足,提出了改进的模糊控制算法.该算法在传统二维模糊控制的基础上增加了一个反馈输入量,改善了系统的动态性能.仿真结果表明,与二维模糊控制及常规扰动观察法相比,改进的模糊控制不仅能快速响应外界环境的变化,而且具有较好的控制精度.     

基于FGA的模糊规则自动生成

解决遗传算法优化自动生成的模糊规则时,可能存在局部解以及规则种群的收敛速率过慢等问题,该文提出了一种基于模糊遗传优化的模糊规则自动生成算法。该算法基于模糊逻辑,利用规则种群的收敛速率和多样性来自适应调整遗传算法的交叉率和变异率,从而实现遗传模糊系统的控制规则的自动生成。给出了控制系统的性能指标,以及如何设定遗传算法的适应度函数。最后通过仿真试验,验证了算法的可行性和有效性。