基于CVa R约束的单位风险收益最大投资组合模型及实证

文章以条件风险价值CVaR为约束控制风险,建立了以组合收益率与方差之比的单位风险收益最大的投资组合模型,该模型给出了在决策者可以接受的CVaR风险水平下,单位方差收益最大的投资组合最优选择;针对这个模型给出了一个改进的粒子群优化算法,实证结果表明了在不同的CvaR风险水平下,投资组合的最优选择不同,符合实际情况,可以为决策者提供投资决策参考.     

基于CVaR风险控制下的多阶段投资组合优化模型

文章研究以条件风险价值CVaR为约束的多阶段投资组合问题。在不允许卖空的情况下,将风险控制在一定水平,以最大化终端财富为目标建立多阶段投资组合模型,并通过罚函数处理机制建立辅助问题,利用差分进化算法求解新模型,得到各阶段的最优投资组合策略。实证分析表明该模型合理,为投资者选择适合自己风险偏好的投资组合策略提供了思路。     

含随机变量的资产投资组合优化模型

在收益系数和风险系数均为随机变量的情况下,为满足不同风险偏好者实际投资的需要,分别建立了资产投资组合优化问题的随机期望值模型和随机机会约束规划模型.为了有效求解优化模型,采用了将随机模拟、神经元网络及遗传算法相结合的混合智能算法.最后通过数值实例说明了算法的有效性.     

机会约束下风险最小的投资组合选择模型研究

文章在投资组合收益率服从正态分布的前提下,用CVaR作为度量风险的标准,建立了以投资风险最小为目标且具有投资机会约束的组合策略选择模型.利用优化理论,证明了模型最优解的存在唯一性,得到了最优解的解析表达式.并利用Matlab给出了求解该问题的最优解、最优解的均值以及CVaR的计算程序,最后通过算例予以说明.     

基数约束下基于CVaR度量的投资组合优化模型

文章基于条件风险价值CVaR风险计量技术,在整数规划意义下,建立了以最小化风险为目标,带有基数约束的投资组合优化模型。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不等式约束,并选取沪市和深市的十六种股票作为备选股票进行实证分析,数值结果表明了模型的合理性和算法的可行性。     

基于VaR和CVaR风险控制下的M-V投资组合优化模型

文章以风险价值(VaR)和条件风险价值(CVaR)分别作为约束条件,结合均值-方差模型,得到了新的最优投资组合模型,并利用我国的股票市场进行了实证分析,验证了新模型的有效性,为制定合理的投资组合和控制风险提供了一种新的有效途径。     

一种求解基数约束投资组合优化的混合粒子群算法

如何有效求解基数约束投资组合优化问题,已成为金融学界近年来一直研究的热点.文章介绍了一种融合极值优化理论的混合粒子群优化算法(简称eo-PSO),利用极值优化方法(EO)以增强混合算法对搜索空间的挖掘能力,引入混沌变异算子提高粒子群(PSO)的探索能力.通过和其他一些智能计算方法对Markowitz基数约束投资组合优化目标函数的测试,以及应用风险范围理论的比较分析,结果显示混合粒子群算法具有良好的计算性能,其优化解也更具有效性.     

基于多目标优化和效用理论的高阶矩动态组合投资

 存在高阶矩风险偏好条件下，组合投资选择必须考虑最大化收益、偏度和最小化方差、峰度四个相互冲突的目标。同时，考虑到高阶矩风险的时变特征，应建立高阶矩动态组合投资模型。基于多目标优化技术和效用理论，讨论了高阶矩动态组合投资模型的构建，并利用MATLAB软件中的非线性优化函数fmincon对模型进行了求解，从理论和实证两个层面对两类模型进行对比。     

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。     

考虑分段交易费用的CVaR投资组合优化

文章针对证券市场现存的各种交易费用,引入了分段交易成本函数,建立了更符合实际的CVaR风险度量投资组合优化模型;将此类约束中含有分段函数的优化问题转换为0-1整数线性规划求解;对沪市股票进行实证分析,结果验证了该模型及求解方法的有效性。     

风险约束下基于绩效的委托资产管理报酬结构研究

文章在PBF合同研究的基础上,在合同中引入风险这一重要约束条件,建立了基于风险约束的委托组合投资管理线性PBF合同,研究了合同对管理者的最优组合证券选择的影响及对管理者的激励作用,建立了一个风险约束下基于基准组合的投资者与管理者之间的单期委托代理模型,得出了风险约束下的最优线性激励合同并对结果进行了分析。     

基于CVaR风险度量的投资组合优化决策

投资组合优化问题依赖于风险度量方法和投资组合收益率分布函数的选取。针对收益率通常不服从多元正态分布以及均值—方差模型低估了投资组合发生重大损失的风险,文章利用多元广义双曲线分布来拟合投资组合收益率,从而更加灵活地捕捉收益率数据的偏态和尖峰厚尾特征;使用CVaR代替方差和VaR来度量金融资产重大损失风险,进而建立均值—CVaR投资优化模型。实证研究结果表明,相对于均值—方差模型,均值—CVaR能够更好地反映投资组合收益率分布,提高投资者控制投资风险的能力。     

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.     

基于风险价值约束的投资组合选择模型

把VaR风险度量和最优投资组合选择问题相结合,建立并求解了最优均值-VaR投资组合选择模型,实证检验所得到的结果中可以看出,以均值-VaR的模式来对资产进行优化配置具有较高效率,其效率超过以Markowitz均值进行的配置,通过-VaR的模式进行的配置,如果是在确定置信度的前提下,可以使个别偏好、共同偏好合为一体.在VaR的约束下M-V模型的特征,对于Markowitz均值方差的投资组合模型来说,是一种理论上得到的发展.     

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.     

高阶矩组合投资的M-V-S-K分析与效用函数分析的比较

为分散高阶矩风险的影响,文章讨论高阶矩组合投资选择模型的构建.首先,给出高阶矩风险的简化计算;其次,基于M-V-S-K分析和效用函数分析分别建立了带有非负权重约束的高阶矩组合投资模型;最后,对两类模型从理论和实证两个层面上进行了比较.结果显示,高阶矩风险已经成为组合投资决策中不可回避的重要影响因素.     

基于方差和条件风险价值的期货套期保值优化模型

文章以方差和条件风险价值(CvaR)分别衡量套期保值策略的整体风险和期货合约的重大损失风险,建立了基于方差-条件风险价值的期货会期保值优化模型,将该模型等价转化为可以有效求解的凸二次规划模型,并基于实际铜现货和期货价格数据计算出模型的有效前沿.研究结果表明,该优化模型增强厂套期保值者有效评估和控制期货重大损失风险的能力,提高了套期保值策略的可靠性和套期保值者根据自己实际风险承受能力合理选择会期保值策略的灵活性.     

基于遗传算法的单位风险收益最大投资组合模型研究

文章根据中国证券市场的实际要求,考虑了交易费用、交易量以及最大投资上限等实际因素,以投资组合的收益为分子,以投资组合的风险价值为分母,建立了一个单位风险收益最大投资组合的非线性整数规划模型,给出了该模型的基于整数编码的遗传算法.实证分析表明,该模型是合理的并且给出的算法是有效的.     

基于原对偶内点算法求解投资组合优化模型

研究了标准均值方差投资组合选择模型,针对目前求解方法不具有多项式算法复杂性,文章给出了求解均值方差投资组合优化模型的原对偶内点算法.该算法具有多项式复杂性,因此可以快速求解大规模的投资组合优化模型.仿真结果表明,原对偶内点算法可以较好地应用于投资组合问题,具有较广泛的应用空间和一定的推广价值.     

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。