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模糊随机风险偏好下的证券投资组合选择方法 总被引:6,自引:1,他引:6
在投资者风险偏好具有随机性和模糊性且效用函数具有线性可加性的假设条件下,建立
了相应的证券投资组合选择方法. 在特定的效用函数下该方法只涉及一元不等式和一元积分
的计算,具有简单实用的特点. 应该指出的是,该方法不同于传统的证券组合选择方法,它是
建立在Risto L 等提出的随机多目标可接受分析———SMAA 思想的基础上的. 相似文献
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本文以某公司债券投资组合为基础,建立了投资组合收益的最优化模型,并设计了求解该模型的计算程序,提高了计算的效率。 相似文献
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风险资产组合的均值-WCVaR模糊投资组合优化模型 总被引:3,自引:0,他引:3
本文在均值-方差模型的框架下,建立了以Worst-Case VaR(WCVaR)代替方差作为风险测量指标的均值-WCVaR模型.同时,将对数型隶属函数引入到模型中,以证券组合期望收益率极大化和WCVaR极小化为目标,建立了对数型满意程度的模糊决策投资组合选择模型,更好地反映了投资者对目标值的取值意图.依据上海证券市场的实际数据,采用遗传算法进行了模拟计算,验证了模型的有效性. 相似文献
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本文在对投资组合管理理论分析的基础上,利用半离差法计算组合投资的风险与收益,克服了H. Markowitz提出的均值一方差模型研究的不足以及半方差模型的烦琐,提出了基于半离差风险收益的多目标优化模型;假设投资组合一般包括三种资产形式:股票、债券、现金。引进了机会成本概念在投资选择中的重要性,更加符合我国投资者的实际,便于操作,这为证券投资组合优化提供了一种新的方法,并有一定的参考借鉴价值。 相似文献
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现有投资组合优化研究普遍假设投资者之间相互独立,且假定标的资产在不同阶段的收益序列不具相关性.然而在实际投资过程中,投资者往往是相互影响,资产收益序列也存在相依特征.基于多阶段投资组合优化和纳什均衡理论,利用相对绩效来刻画投资者之间的博弈现象,以每个投资者的相对终端财富的期望效用水平为目标,构建多阶段投资组合博弈模型.在资产收益序列相依情形下,给出了纳什均衡投资策略和相应值函数的解析表达式,以及纳什均衡投资策略与传统策略的关系.采用累计经验分布函数和夏普比率等指标,对纳什均衡投资策略与传统策略进行仿真比较,分析了纳什均衡投资策略随投资者反应敏感系数的变化趋势.结果表明:相比于传统的投资策略,当考虑竞争对手的相对绩效时,纳什均衡策略投资者更愿意冒高风险去追求高收益;并且投资者的反应敏感系数越大,其对风险的偏好程度也越高. 相似文献
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本文在假设投资者风险厌恶、且其风险厌恶程度受其情绪影响的条件下,以投资者效用最大化为决策目标,建立基于投资者情绪的投资组合模型从理论上研究投资者情绪对投资组合结构及其收益-风险关系的影响。研究结果表明,当投资者过度乐观时,其将通过银行借贷融资等方式购买超额风险资产;当投资者情绪处于相对理性状态时,其将合理分配无风险资产和风险资产的投资比例;当投资者情绪处于悲观状态时,其将卖空风险资产。当投资者情绪处于过度乐观和相对理性状态时,投资组合预期超额收益与风险正相关;当投资者情绪处于悲观状态时,投资组合预期超额收益与风险负相关。论文研究结果修正了前人的相关研究结论,是对传统投资组合理论的深化和发展。 相似文献
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运用组合偏矩刻画信贷风险原理,以贷款组合下偏度最小化为目标函数,控制商业银行发生重大损失的概率;以组合风险价值VaR为约束条件,控制贷款组合的整体风险,建立基于下偏度最小化贷款组合优化模型。研究表明:下偏度不要求贷款收益服从正态分布,并能够很好地反映收益率分布的“左尾”,降低商业银行贷款组合发生重大损失的概率;同时下偏度可以真实反映贷款的本质,符合投资者的心理,并且可以反映多笔贷款之间的相关联系,解决现有模型的解析能力不足的问题。 相似文献
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考虑交易成本约束、借款约束、阈值约束、收益需求约束和基数约束,本文提出多阶段均值—标准下半方差模糊投资组合模型并讨论了该模型的时间一致性最优投资策略。具体如下:首先,基于可能性理论,将模型转化为非线性动态优化问题;由于标准半方差是不可离散的,模型的最优解不具有时间一致性。其次,为获得时间一致的最优投资策略,本文采用博弈论,将该模型转化为时间一致性动态优化问题,并运用离散近似迭代方法求解。最后,通过具体算例比较不同风险偏好系数、不同基数约束和不同借款约束的最优投资策略,以验证模型和算法的有效性。 相似文献
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The analysis of risk-return tradeoffs and their practical applications to portfolio analysis paved the way for Modern Portfolio Theory (MPT), which won Harry Markowitz a 1992 Nobel Prize in Economics. A typical approach in measuring a portfolio's expected return is based on the historical returns of the assets included in a portfolio. On the other hand, portfolio risk is usually measured using volatility, which is derived from the historical variance-covariance relationships among the portfolio assets. This article focuses on assessing portfolio risk, with emphasis on extreme risks. To date, volatility is a major measure of risk owing to its simplicity and validity for relatively small asset price fluctuations. Volatility is a justified measure for stable market performance, but it is weak in addressing portfolio risk under aberrant market fluctuations. Extreme market crashes such as that on October 19, 1987 ("Black Monday") and catastrophic events such as the terrorist attack of September 11, 2001 that led to a four-day suspension of trading on the New York Stock Exchange (NYSE) are a few examples where measuring risk via volatility can lead to inaccurate predictions. Thus, there is a need for a more robust metric of risk. By invoking the principles of the extreme-risk-analysis method through the partitioned multiobjective risk method (PMRM), this article contributes to the modeling of extreme risks in portfolio performance. A measure of an extreme portfolio risk, denoted by f(4), is defined as the conditional expectation for a lower-tail region of the distribution of the possible portfolio returns. This article presents a multiobjective problem formulation consisting of optimizing expected return and f(4), whose solution is determined using Evolver-a software that implements a genetic algorithm. Under business-as-usual market scenarios, the results of the proposed PMRM portfolio selection model are found to be compatible with those of the volatility-based model. However, under extremely unfavorable market conditions, results indicate that f(4) can be a more valid measure of risk than volatility. 相似文献
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首先,本文在已有可打断项目组合选择模型的基础上,引入了消耗性资源和可更新资源约束,构建了一个更符合实际的新模型;其次,为了达到模型简化的目的,本文给出了资金约束的现值表示,并给出了理论证明;最后,利用GAMS对模型进行了算例分析。数值实验结果表明:1)资源约束下的项目打断有时可以给企业带来积极效益,这有别于已有的研究;2)在考虑资源约束的情况下,资源消耗少且同时收益高的项目应优先执行;3)当资源的供给量较少时,资源约束是决定项目选择的关键因素。此外,通过企业实际的案例对数值实验结果进行了验证。 相似文献
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非完全市场与完全市场证券组合比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文讨论非完全市场情况下,连续时间证券组合中的风险投资小于完全市场情况下的风险投资,不完全市场情况下投资者对风险的承受能力小于完全市场情况下投资者对风险的承受力. 相似文献
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实践中,企业并行实施地域上分散的多个项目时,资源在各子项目之间的转移时间是影响多项目整体进度的关键因素,同时在动态多项目环境下,新项目不断到达且到达时间不可预知使得制定多项目调度计划遭遇更大困难。本文在动态环境下对资源转移时间型分布式多项目调度问题进行建模和求解,基于多代理系统建立分布式多项目调度问题的动态模型,并将拍卖理论引入其中,设计一种基于时间窗拍卖机制的分布式多代理系统(DMAS/ATW),在动态环境和资源转移时间约束下为多项目配置全局资源。通过一个具体的分布式多项目示例详细分析DMAS/ATW算法的动态调度过程,并基于MPSPLIB中的分布式多项目算例开展数值实验。实验结果表明:无资源转移时间约束时,DMAS/ATW算法求得的平均项目延迟同比相关文献中的DMAS/RIA算法最多减少42%,平均减少26%;有资源转移时间约束时,DMAS/ATW算法对1/3算例集的求解结果优于DMAS/RIA算法在无资源转移时间约束时的结果,验证了本文DMAS/ATW算法求解效果的优异性。对算例规模和全局资源利用系数的实验分析还表明,DMAS/ATW算法对不同规模和资源约束紧张程度的算例都具有良好的适应性。 相似文献