投资组合中多目标规划最优化数学模型的应用

本文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两个目标均达到最优的多目标规划模型,并对模型进行分析,最后通过案例给出了模型的最优解。     

ACO算法在投资组合中的运用

证券投资组合优化是降低投资风险的有效方法之一.该文基于现有的相关文献,并将蚂蚁算法引入证券投资组合优化领域,对Markowitz的资产组合模型进行了必要的改进.在对ACO算法作出相应的定义与描述的基础上,文章运用实例检验ACO算法,结果表明该算法具有较好的收敛性、稳定性和合理性,是求解证券投资组合优化问题的一种较好的方法.     

具有资本结构因子和交易成本的证券组合投资模型

在介绍经典的Harry Markowitz均值-方差投资组合模型的基础上,建立了含有资本结构因子和交易成本的证券组合最优化模型,在组合中不含有无风险证券和含有无风险证券的条件下,分别给出最优投资比例及有效边界,并讨论了资本结构因子与交易成本对有效边界的影响.     

基于蒙特卡洛RMT去噪法小股票组合风险优化研究

在Markowitz证券投资组合理论的框架下,证券收益协方差矩阵往往受到“维数灾祸”的影响而充斥噪声,这给Markowitz证券投资组合的构建及其风险的优化带来了严重的困扰。在对证券收益协方差矩阵去噪进而实现证券投资组合风险优化方面,基于随机矩阵理论(RMT)的去噪方法是一种非常具有优势的有效方法。 从说明Markowitz股票投资组合风险的含义入手,以投资组合风险预测的准确率衡量投资组合风险的优劣,继而对用于股票收益协方差矩阵的原有RMT去噪法的原理进行阐释。在此基础上分析认为小股票组合条件下原有RMT去噪法因噪声特征值边界界定误差而会产生组合风险优化作用下降的问题,为解决该问题,采用蒙特卡洛模拟法确定收益协方差矩阵的最大噪声特征值,从而建立蒙特卡洛RMT去噪法。对LCPB去噪法、PG+去噪法和KR去噪法等原有RMT去噪法和蒙特卡洛RMT去噪法的组合风险优化作用开展实证研究。 研究结果表明,各种RMT方法对相等加权协方差矩阵去噪前后的组合风险结果与指数加权协方差矩阵的组合风险结果非常类似;收益协方差矩阵未去噪时,随着股票数量减小,组合风险的优化水平越来越高,这主要是因为收益协方差矩阵噪声不断减小;当对收益协方差矩阵去噪时,随着股票数量的减小,原有RMT去噪法比蒙特卡洛RMT去噪法具有的去噪优势因原有方法对噪声特征值边界界定误差的增大而呈减小趋势,因此,组合中股票降至较低数量时,原有RMT去噪法的组合风险优化作用开始变得低于蒙特卡洛RMT去噪法,这说明蒙特卡洛RMT去噪法是一种解决小股票组合风险优化条件下原有RMT去噪法效力下降问题的有效方法。 新的蒙特卡洛RMT去噪法提供了证券投资组合权重分配的具体方法,提高了组合风险预测的准确率,对设计合理的证券投资策略和优化证券投资风险具有参考意义。     

具有VaR约束的跟踪误差投资组合鲁棒优化模型

本文在跟踪误差投资组合优化模型基础上,考虑投资组合的风险价值VaR和收益的不确定性,建立了具有VaR约束的跟踪误差投资合鲁棒优化模型。以国内证券市场为背景,运用线性矩阵不等式(LMI)方法进行了实证计算,并与基准组合、跟踪误差投资组合模型和无VaR约束的跟踪误差投资组合鲁棒模型的投资结果进行了比较。实证结果表明,在给定证券集的条件下,具有VaR约束的跟踪误差投资组合鲁棒优化模型优于其它模型。     

证券组合投资有效集及有效边界的确定的方法研究

证券组合投资有效集及有效边界是确定合理投资结构的关键。本文研究了证券组合投资风险函数及有效边界的凹性，提出了将求最小风险的干净人规划问题转化为线性规划问题，并根据其最优基及其灵敏度分析，分段确定有效边界的方法。这种方法使各段有效边界可直接由相应的数学表达式求得，计算量大大减少。     

中国证券市场证券投资方法的选择与应用

随着中国证券市场的发展和逐步完善,证券投资方法的选择和应用问题相伴而生。一个功能健全富于活力的证券市场客观上要求有科学合理的投资方法与之相适应。本文针对这一问题做了相关的研究。认为当前我国证券市场上应在坚持传统的投资组合方法基础上,根据不同投资者类型分别采取相应的投资方法。     

投资基金与专家理财——中国证券市场的实证分析

本文探讨了国内封闭式基金的相关特性。对于2001年前上市的33只封闭式基金与同期证券市场从收益与风险两个方面进行了详细的对比分析与研究，得到：33只封闭式基金其收益率的均值与同期证券市场的平均收益无显著的差异。基金不能给投资者提供超过同期市场平均收益的回报；基金的管理者在选择投资对象构成投资组合时，更注重的是对投资风险的控制；相对于普通投资者，基金的管理者同样不具有预测证券或证券市场未来变化趋势的能力；33只基金其业绩总体上不具有持续性；投资基金不具有“专家理财”的效果。     

VaR方法对证券资产组合风险价值计算的应用

VaR(Value at Risk)即"在险价值"或者"风险价值"。本文将利用VaR方法对我国证券市场上的证券组合的风险价值进行计算,具体选取了博时主题、嘉实300(指数型)、南方绩优成长基金这三支股票488天内每日的开盘价、收盘价及涨跌幅度数据。通过构建方差-协方差矩阵,运用matlab软件编译,得到对这三支组成的资产组合进行投资时所承担的最大可能损失。     

基于风险计量指标的证券组合投资的数学模型及其应用

本文建立的证券组合投资的数学模型采用风险系数β作为控制证券投资风险的参数,其经济意义明确,实用性强。该模型应用于证券组合投资,效果明显,操作方便。     

不允许卖空的β值证券投资决策模型研究

本文利用证券市场模型和资本资产定价模型 ( CAPM)简化了不允许卖空的Markowitz的证券组合决策模型 ,导出了不允许卖空的 β值证券组合投资决策模型 ,并研究了该模型的解及其性质     

求解证券组合最优权重的几何方法

本文通过建立无非负约束和有非负约束条件下证券组合的临界线方程,分别给出了求解允许卖空与限制卖空时证券组合投资最优权重的一种方法。这种方法既可求解给定收益下的证券组合投资最优权重,又可求解给定风险条件下的证券组合投资最优权重。     

以科学发展观为指导,完善证券市场

在介绍了证券市场的现实状况的基础上,运用科学发展观的观点指出了证券市场的缺憾,提出了如何多方面的完善证券市场,利用投资组合降低市场的系统风险,重点指出了运用股票指数期货对完善证券市场的意义。符合发展观的指导思想,促进证券市场的健康发展。     

新基金管理公司的动作

<正> 去年3月底以来,我国证券市场又添了一支新军——证券投资基金。虽然从世界范围来看,它已经走过了130余年的历程,但是对我国年轻的证券市场而言,却是一个新生事物。 一、证券投资基金的发展 证券投资基金是金融信托的一种,由不确定多数投资者不等额出资汇集成基金(主要是通过向投资者发行股份或受益凭证方式募集),然后交由专业性投资机构管理,投资机构根据与投资客户商订的投资最佳效益目标和最小风险,把集中的基金适当分散于各种证券。获得收益后,由原投资者按出资比例分享,而投资机构本身则作为资金管理者获得     

证券投资基本分析及量化交易指标的应用研究

随着市场投资的深入发展,量化交易指标的应用也更加广泛,在金融市场中占据的地位也愈加重要。具体的量化交易指标包括成本模型、阿尔法模型、组合优化模型以及风险控制模型等。通过量化交易指标的正确分析,能够有效规避投资风险,强化证券投资的高收益性。在本文中,笔者将从实际的工作经验出发,综合分析当前证券投资的基本分析及量化指标,并就其应用提出相关建议。     

证券组合优化问题探讨

本文讨论了两种证券和三种证券组合优化公式,提出一种比较简单、精确的确定证券投资最佳比例,使证券组合的总风险最小的计算方法。     

中国外汇储备对外投资的风险分析

目前,中国拥有世界第一的外汇储备存量。中国政府和有关机构运用外汇储备对外进行证券投资,旨在盘活国家外汇储备资产,实现其保值增值。但是,自2007年爆发的,国际投资市场尤其是美国证券市场异常波动,证券价格急剧下降,投资风险巨大,给中国运用外汇储备对外投资造成严峻冲击和挑战。本文在阐述当前中国运用外汇储备对外投资面临较大风险和损失的基础上,有针对性地提出一系列防范和化解储备投资风险的对策。这将有利于中国今后对外投资活动的开展,保证国家外汇储备的安全运营。     

一种组合证券选择和资产定价分析

本文研究了参考证券组合对组合证券选择和均衡资产定价的影响。结果表明,对于常用的参考证券组合,相对风险的引入不影响CAPM的成立,但在其他情况下,市场平均的参考证券组合可能成为市场证券组合之外的另一定价状态变量。另一方面,基于绩效的线性报酬结构虽可减少噪声交易造成的损失,但不利于投资管理者充分利用具有价值的信息,并且基于绩效的线性报酬结构无助于激励投资管理者取得超出市场的绩效。     

证券投资如何做好风险控制

风险与收益伴随投资的进行而产生,投资的风险分析与控制是金融投资领域永恒的、最重要的研究课题之一。证券投资在金融市场中占有重要地位,既拥有金融市场赋予它的一般性特征,也在不断发展中凸显自身的投资风险特点。在这种情况下,有效考虑市场内外的各类不确定因素及价格波动性特征,并以此为基础对证券投资如何进行风险控制进行研究,有着极其重要的理论和现实意义。     

风险资产组合的均值-WCVaR模糊投资组合优化模型

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.