模糊环境下的投资组合模型

文章在模糊环境下利用可信性理论,将证券的收益率描述为模糊变量,提出基于可信性准则的投资组合模型,把实现最低收益的可信性最大化作为目标函数.在证券收益率为梯形模糊变量的条件下,给出了可信性准则模型的确定型等价模型,并运用模糊模拟技术,设计了收益率为一般类型模糊变量时的智能算法.最后给出算例验证了模型的有效性.     

基于可信性理论的Mean-CVaR投资组合优化

选取CVaR作为风险度量指标,在可信性理论的基础上构建Mean-CVaR投资组合模型,采用Markov过程预测作为模糊变量的预期投资收益率,并设计基于模糊模拟和遗传算法的混合智能算法以求解;选取上证50成份股2013—2014年的日度历史交易数据,将该模型应用到中国证券市场,结果发现该投资组合模型与中国证券市场的环境具有一定的适应性,能够为投资者的投资决策提供依据。     

凸规划和模糊线性规划模型在组合投资中的应用

文章介绍凸规划和模糊线性规划模型及其求解方法,提出了基于凸规划和模糊线性规划的组合投资模型,并将模型的求解转化为参数规划应用于我国证券市场的组合投资中,最后采用相应软件求解出最优投资组合比例.     

基于预测收益率的模糊投资组合优化模型

本文提出用预测收益率代替均值,在新的经济周期下投资者重视对偏离预测收益率的风险度量,更重视最新的样本数据;并通过建立模型来预测收益率,提出了新的风险度量函数,在此基础上建立了新的投资组合优化模型,解决了样本数目不足的投资组合优化问题.本文建立的模糊环境下的投资组合可以完全转变成线性规划求解,减少了协方差的计算量,使得处理大型证券组合优化问题成为可能.     

基于截集的加权可能性均值-方差模型的应用

文章以随机变量取值为模糊数时基于截集的加权可能性均值、加权可能性方差和加权可能性协方差为研究对象,构建基于模糊数截集的加权可能性均值-方差组合投资模型,并结合我国证券交易市场的具体实例说明该模型的应用价值.最后将基于截集的加权可能性均值-方差组合投资模型与Markowitz均值-方差模型进行对比分析,结果表明该模型是Markowitz均值-方差模型在随机变量取值为模糊数时的合理推广.     

模糊变权组合预测方法研究

在不确定环境组合预测中,用模糊权重系数更能体现各单项预测方法的客观表现.文章提出一种新的权重系数为三角模糊数的组合预测方法.首先建立以组合预测精确度指数最小为准则的模糊加权组合预测模型,为了避免样本数据中极端值对模型的影响,对模型进行改进,提出带有0-1变量的模糊加权组合预测模型.进一步考虑到单项预测方法在不同时刻的表现有所差异,建立基于诱导有序模糊加权平均(IOFWA)算子的模糊变权组合预测模型,该模型不仅能克服极端值的影响,而且具有更高的预测精确度.并实证验证了该方法的适用性和灵活性.     

模糊环境下考虑长寿风险的投资组合优化模型

我国养老保险基金目前正是从现收现付制向部分积累制的转轨时期,因此对我国养老保险基金进行投资组合研究其重要性突显。文章利用L-R型模糊数的概念来刻画收益水平,考虑其交易费用,同时由于中国人口老龄化高峰即将来临,首次将长寿风险量化定义,并作为投资组合控制因素之一。将政策规定的某些项目投资最低限制作为下限,增加实际操作性。最终建立模糊环境下考虑长寿风险的投资组合优化模型。     

允许卖空条件下的β值概率准则模型

文章从证券组合的概率准则模型出发,在我国证券市场即将推出做空机制的背景下,提出了允许卖空下证券组合投资的β值概率准则模型。然后对模型进行讨论求解,给出了解存在条件,并得到了解的解析式。同时该模型消去了原概率准则模型的部分需要确定的参数,使模型计算得到简化,这样就对证券市场的投资决策更加具有指导意义。     

基于Copula的投资组合均值-CVaR有效前沿分析

文章构建了基于Copula的投资组合均值-CVaR模型,并使用蒙特卡罗技术对模型进行了实证分析。在将该模型下的投资组合与多元正态假设下的组合进行了比较后,得出两点结论:其一,与Copula模型相比,传统多元正态分布假设下的投资组合会在收益一定情况下低估风险或在风险一定的情况下高估收益;其二,基于Copula模型下的投资组合的动态表现要优于多元正态假设的投资组合,在牛市,投资组合的总价值可以充分上涨;而在熊市则可以大大降低组合价值的下降幅度。     

依可信度的模糊线性模式识别控制模型及应用

文章为了研究复杂信息系统模式识别控制模型,以可信性理论为依据,利用可信性测度和多目标非线性规划方法,建立了一种依可信度模糊线性模型,又根据模糊模式识别的原则,建立模糊线性模式识别控制模型.该模型具有实际的变量控制应用效果,为复杂信息系统模式识别及变量控制提供理论支持.     

模糊随机环境下考虑交易费用的投资组合模型

文章对投资市场的随机性与模糊性两种不确定性因素共存的投资组合问题进行了研究,提出了一种新的模型和求解方法.模型用均值表示收益,用绝对偏差表示风险,并考虑了交易费用的因素,给出了将模糊随机空间下的投资组合模型等价地转化为概率空间下的非线性规划模型的方法,并利用差分进化算法来求解该模型.最后通过一个例子来说明所提出方法的可行性.     

带有流动性约束的投资组合模型及其应用

在考虑组合投资收益与风险受市场流动性影响等因素的条件下,提出了一种带有模糊流动性约束的投资组合模型,并利用可能性理论将其转化为二次规划模型,得到该模型的解。通过实例证明:在不确定的金融资本市场,投资者可根据此模型来选择自己的投资组合,使有限资源得到最大程度利用。     

基于Theil不等系数的C-IGOWLA算子的区间组合预测模型

传统的组合预测方法通常是针对非区间数据在最优准则下来建立最优预测模型的,但实际,中在不确定环境下样本数据和预测值序列均以区间数形式给出,因此有必要研究区间组合预测模型.文章引进连续区间诱导广义有序加权对数平均算子(C-IGOWLA)的概念,以Theil不等系数作为最优准则,提出了一种新的基于Theil不等系数的C-IGOWLA算子的区间组合预测模型,并结合实例验证了模型的有效性.     

一种新的基于可能性均值的证券组合投资决策模型

文章在Carlsson提出的模糊数的可能性均值理论的基础上,以证券收益的上、下可能性均值对其可能性均值的偏离程度作为投资风险的测度,建立一种新的基于模糊集理论的组合投资决策模型。并结合中国证券市场中的6支股票的收益率的实例,来说明该模型的有效性和适用性。     

具有熵约束的均值-绝对偏差模糊投资组合优化

在实际投资过程中,有许多模糊因素影响投资决策.文章针对资产收益率为模糊数的投资组合决策问题,用绝对偏差和比例熵度量投资组合的风险和分散化程度,提出了具有熵约束的均值-绝对偏差投资组合优化模型,利用加权极大—极小模糊目标规划方法,将双目标规划问题转化为单目标规划问题,并运用旋转算法结合序列规划法进行求解.最后,通过实证研究比较了不同熵的取值对投资决策的影响.     

基于模糊数和粗糙集的建设项目风险评估

针对受多种不确定性因素综合作用的建设项目风险评估问题,通过相关文献分析,建立了更为全面的风险评估准则体系;基于主观客观相结合的思想,提出了一种确定风险评价指标组合权重的方法,采用三角模糊数处理模糊性信息,并将其与粗糙集理论相融合,构建了建设项目风险评估的三角模糊数和粗糙集(TFN-RST)模型,提高了风险评估的准确性。     

基于Copula的最优投资组合探讨

文章以马克维茨的投资组合理论为基础,在均值-方差模型中引入Copula理论,使用Copula函数导出的时变KendallΥ 来代替传统的线性相关系数对相关性进行测度,求解基于Υ的最优投资组合模型,得到最优投资组合对应的方差,并且在此基础上与均值一方差模型下求解的结果进行比较.     

基于个体偏好和可信度的犹豫模糊软集多准则决策方法

犹豫模糊软集是在结合软集和犹豫模糊集优势的基础上提出来的.文章定义了基于犹豫模糊软集的Einstein加权平均算子及其运算规则,根据决策者对专业领域的熟悉程度,定义了可信度诱导犹豫模糊软集Einstein加权平均算子.基于可信度提出了犹豫模糊软信息关联度公式,并对决策者个体的方案准则偏好和方案总体偏好之间的关联度建立了准则权重模型.最后提出了一种考虑个体偏好和可信度的犹豫模糊软集多准则群决策方法,并用算例分析证明了其可行性和有效性.     

CVaR 方法在投资组合中的应用

文章以CVaR为风险的度量工具并且在此基础上建立了基于CVaR模型的投资组合优化模型。最后通过实证研究表明,基于一致性风险价值的优化模型进行投资组合的结果优于基于风险价值的优化模型的结果。     

基于相关系数及IOWA算子的区间组合预测方法

传统的组合预测方法是针对数字型数据并以改善拟合误差平方和为准则来建立模型。然而,在不确定环境下,样本数据和预测值均以区间数给出,因此有必要研究区间组合预测模型。文章引进IOWA算子以及相关系数概念,建立了多目标的区间组合预测模型,并探讨了模型的求解方法,再结合实例分析验证了模型的有效性,同时给出模型中的参数的灵敏度分析。