投资组合选择的均值-风险价值模型研究

文章以风险价值(Value at risk,VaR)作为风险度量,建立了投资组合选择的均值-风险价值模型.在资产收益率服从联合正态分布的假设下,研究了置信水平对最优组合和有效边缘的影响,同时分析了持有期对它们的影响,给出了全局最小VaR组合存在时置信水平和持有期的阈值,从而得到了有效边缘存在的条件.进一步研究了全局最小VaR组合与全局最小方差组合的关系,结果表明如果全局最小VaR组合存在,则一定位于均值-方差有效边缘上,且位于全局最小方差组合的上方.     

基于Copula函数的动态投资组合研究

文章以传统的投资组合理论为基础,将Copula理论引入到均值一方差模型中来,用Copula函数导出的时变Kendall的tau相关性测度代替线性相关系数,求解投资组合最小方差模型,得到最优投资比例和投资收益,并在此基础上与线性相关下求解的结果进行比较.     

关于对线性加权组合赋权法的探讨

关于对线性加权组合赋权法的探讨东北财经大学白雪梅一、引言目前，国内外许多专家学者从不同的角度，提出了各种确定指标权数的方法。比如，德尔菲赋权法，二项系数法，环比赋权法，穷尽两两比较赋权法，最小方差赋权法，层次分析赋权法，相关系数赋权法，主成分分析赋权...     

考虑时间因素的投资组合模型

本文以投资收益率作为时间组合投资收益的量度,确立了时间组合中的不满足假设和回避风险假设,在此基础上建立了时间组合投资模型;通过求解数学模型论述了如何运用时间组合投资的方法降低投资风险,并确定了最优时间组合点是有效集与无差异曲线的切点。     

企业营销供应能力的动态分配模型

本文基于企业和客户交互视角,从客户当前价值和客户增值潜力两个方面设计了客户价值评估层次模型,运用BP神经网络确定客户权重。基于此,构建了顺序配置模型和最小方差分配模型两种决策模型,以有效配置企业的营销供应能力。     

市场状态依存的套期保值策略研究

最小方差套保策略没有考虑均值信息,没有考虑套保的成本和收益,不能区分买入套保和卖出套保。针对这一缺陷,本文在最小VaR套保策略框架下,提出了市场状态依存的套保策略,以区分买入套保和卖出套保,利用市场状态的信息来改善套保的财务表现。论文首先在理论上比较了市场状态依存策略与最小方差策略的套保比、套保的成本或收益,进一步基于铜期货市场、原油期货市场的数据实证比较了这两种策略的财务表现。理论和实证结果均表明：相对于最小方差套保策略,市场状态依存的买入套保策略的成本更低,卖出套保策略的收益更高;论文最后讨论了此策略的应用范围和局限性。     

含有无风险证券有效组合的回报率解析与确定

文章给出了运用矩阵方法描述投资组合中各个组成部分的数量变化和资本流动,解释了回报率的经济意义,进而求解了风险最优组合中确定含有无风险证券有效投资组合的权数     

稳健高维协方差矩阵估计及其投资组合应用——基于中心正则化算法

高维协方差矩阵的估计问题现已成为大数据统计分析中的基本问题,传统方法要求数据满足正态分布假定且未考虑异常值影响,当前已无法满足应用需要,更加稳健的估计方法亟待被提出。针对高维协方差矩阵,一种稳健的基于子样本分组的均值-中位数估计方法被提出且简单易行,然而此方法估计的矩阵并不具备正定稀疏特性。基于此问题,本文引进一种中心正则化算法,弥补了原始方法的缺陷,通过在求解过程中对估计矩阵的非对角元素施加L1范数惩罚,使估计的矩阵具备正定稀疏的特性,显著提高了其应用价值。在数值模拟中,本文所提出的中心正则稳健估计有着更高的估计精度,同时更加贴近真实设定矩阵的稀疏结构。在后续的投资组合实证分析中,与传统样本协方差矩阵估计方法、均值-中位数估计方法和RA-LASSO方法相比,基于中心正则稳健估计构造的最小方差投资组合收益率有着更低的波动表现。     

《数理统计》教学中的若干思考

文章在总结了《数理统计》多年教学的基础上,提出在教学中应注意的几点问题,主要包括:统计分布的标准化、似然函数的构造、最小方差无偏估计以及C-R不等式等。     

ARMA模型在期货价格预测中的应用

一、模型的数理基础 (一)ARMA模型概述 ARMA(Auto Regressive Moving Average)模型是一类常用的时间序列模型，由博克斯(Box)和詹金斯(Jenkins)创立，亦称B—J方法。它是一种精确度较高的时序短期预测方法，其基本思想是：某些时间序列是依赖于时间t的一族随机变量，构成该时序的单个时序值虽然具有不确定性，但整个时序的变化却有一定的规律性，可以用相应的数需模型近似描述。通过对该数学模型的分析研究，能够更本质地认识时间序列的结构与特征，达到最小方差意义下的最优预测。     

证券组合投资的目标规划模型研究

文章通过对证券组合投资的预期收益率和投资风险进行综合定量分析,建立了证券组合投资的预期收益率和投资风险的目标规划模型,通过确定合适的证券组合的投资比例,可使证券组合投资的预期收益率和投资风险达到投资者满意的程度,这对投资者具有指导意义,最后给出了该模型的应用分析.     

基于ARIMA模型对湖北省能源消费的预测

能源影响着我国社会经济的稳定持续发展,对未来能源消耗的准确预测具有重要意义。文章以我国湖北省为例,利用1980～2005年的能源消费总量数据为基础,运用ARIMA模型进行能源消费的预测,达到了最小方差意义下的最优预测的效果。     

基于风险控制的证券投资决策

Markowitz证券组合核心理论是在投资决策中选择风险(用方差或标准差描述)最小、期望收益(用均值描述)最大的证券组合,即依据均值-方差模型来构造最优证券投资组合.Markowitz的均值-方差模型给出了投资决策的最基本、最完整的分析框架,是当今投资理论和投资实践的主流方法.     

基于最大最小准则的风险资产投资组合

本文结合效用理论与不确定性决策方法建立了一种新的投资组合选择模型,根据该模型选择投资组合将不依赖于效用函数的确定,即与投资者的效用函数形式无关.在正态分布和不考虑交易费用的有关假设下,文章还给出了允许卖空时模型的解析解和不允许卖空时投资组合策略的算法,此时的模型解也是均值--方差有效的投资组合.     

加权残差平方和最小的组合预测组合权重的确定

文章分析了组合预测中组合权重恒大于零的不足之处,证明了组合加权权重可正可负;根据新旧历史数据对预测结果的影响程度不同,探讨并给出了时间权重的概念和时间权重应该满足的条件,且基于所给时间权重建立了加权残差平方和最小的组合预测组合权重确定模型,并推导出了基于时间权重的组合预测组合权重确定公式。     

成份股数量和再平衡策略对协整优化指数跟踪组合的影响

文章以沪深300指数为基准指数,采用大权重法进行选股,运用协整优化方法确定成份股的投资权重,从而构造了跟踪沪深300指数的投资组合。在此基础上研究了成份股数量与再平衡策略的使用频率对协整优化指数跟踪组合的影响。结果表明,以10支成份股组成的跟踪组合跟踪绩效最优,同时,基于协整的投资组合在每半年进行一次再平衡的频率下会获得更好的投资绩效。     

证券组合投资与证券选择的研究

证券投资者最关心的问题是投资收益率的高低和投资风险的大小。由于证券投资收益受证券市场众多因素的影响，因而可以将其看作随机变量，我们可以利用一定时间内某种证券收益率的数学期望与方差分别来衡量该种证券的获利能力和风险。诺贝尔奖得主Markowitz提出的证券组合优化均值方差模型奠定了现代证券组合理论基础。理论和实践均表明，通过组合投资确实能减少证券投资的风险。一、组合证券投资优化模型设投资者选择了n种证券，其收益率分别为Ri（i—l，2……n）为随机变量，其数学期望与方差分别为r；（i—l，2……n）及a；‘（i—1，2……     

投资组合动态VaR风险度量

投资组合的VaR风险度量依赖于投资组合中金融资产间联合分布函数的确定，随着投资组合规模的扩大，其VaR的计算难度也不断加大。利用ICA可以将多元联合概率分布函数转化为一元概率分布函数乘积实现简化计算的特点，基于ICA的投资组合动态VaR风险度量方法和计算步骤，克服了多元非正态条件下VaR测算上的困难。实证研究表明，与EWMA模型法、MGARCH模型法相比，ICA法能够准确地度量投资组合动态VaR。     

中国股市股票组合的正态性检验

在许多金融问题中,假定资产的行为服从正态分布.这种假定给理论分析和实际应用带来很大方便.例如,有名的Black-Scholes期权定价公式便是在股票收益率服从正态分布的假定下推导出来并且加以应用的.又如,在VaR的应用中,如果现金流或其收益率服从正态分布,就可在一定的置信水平下,很容易地计算出VaR的数值.因此,一个经济变量是否服从正态分布就十分重要了.本文正是出于这一考虑研究我国股市股票行为的.除了对1072支股票的收益率逐一进行正态性检验外,还对120个最小方差股票组合作正态性检验.实验结果表明股票组合的正态性比单个股票有明显的改进.     

基于加速遗传的交通流变点分析方法

交通流变点是交通流演化规律研究的一个重要内容.以往用于交通流变点搜索的最小方差、局部比较等算法虽然有很多优点,但是也存在数据误差满足正态分布假设、识别全部变点困难、部分和的项数较难确定等问题.鉴于此,文章结合均值变点模型,运用加速遗传算法对交通流变点问题进行分析研究,利用英国南安普敦市的实际数据对上述算法进行标定,并给出模型的应用实例.仿真及分析结果表明,将加速遗传算法用于交通流多变点诊断是简便、可行和有效的.