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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
投资者构建证券投资组合的主要动因在于降低投资风险和实现收益最大化目标.投资者通过科学的组合投资,可以在投资收益和投资风险之间找一个平衡点,即在风险既定的条件下实现收益最大化,或在收益既定的条件下使风险尽可能降低.  相似文献   

2.
均值、标准差和相关系数在风险投资中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
分散投资能够降低投资风险的道理可以用统计指标来量化说明.投资风险的衡量涉及到平均数、标准差和相关系数的计算与分析.与单一投资比较,组合投资可以在相同收益水平下降低风险,或在相同的风险条件下获取较高的收益.  相似文献   

3.
成本、税收、收益、风险是影响投资决策的关键因素,房地产投资属于高成本、高税负、高收益、高风险的“四高”投资。因此,在成本、收益合理计量的基础上,既考虑风险影响、又结合税收约束作出投资决策是房地产投资获得高报酬低风险的基础和保证。一、房地产投资成本、收益计量1.  相似文献   

4.
文辛基于可行性最小二乘方法,给出一种新的动态组合投资决策模型,一方面将组合投资决策中的优化问题转化为统计学中经典的回归分析问题;另一方面采用可行性最小二乘方法进行求解,得到时变的组合投资权重.实证结果表明,动态组合投资决策模型不仅能反映金融资产收益和风险的时变特征,且在收益、风险和Sharpe比率方面都优于传统的组合投资决策模型.  相似文献   

5.
基于CVa R约束的单位风险收益最大投资组合模型及实证   总被引:1,自引:1,他引:0  
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.  相似文献   

6.
基于BOT模式的高速公路项目投融资组合决策模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
文章以BOT模式下高速公路项目投融资组合决策问题为研究对象,深入分析投资与融资决策影响因素及其关系,以投资主体收益最大、风险最小为优化目标,构建项目投资决策模型;以融资主体的融资成本最小为优化目标,建立项目融资决策模型。在此基础上,综合考虑投资、融资主体双方利益,考虑投资主体的风险均衡与最低期望收益,构建基于BOT模式的高速公路项目投融资多目标组合决策模型,并采用乘除法将多目标转化为单目标问题。算例表明所提出的方法能合理有效的制订高速公路投融资决策方案,为高速公路项目投融资决策提供决策支持。  相似文献   

7.
文章基于半方差度量投资风险和投资者的风险偏好行为可变,构建了带有风险偏好系数的丰方差房地产投资组合模型.经实例验证,得出结论:该模型能求出更优的投资组合;投资决策取决于风险和收益之间的对比,即单位风险的回报才是资产选择的决定因素.  相似文献   

8.
Markowitz均值-方差(M-V)模型是至今应用最广的组合投资模型.当然模型仅当证券的随机收益服从正态分布,投资者的效用函数是二次函数时才成立.而大量实证研究表明证券的随机收益是偏态分布,理性投资者的心理是递减的绝对风险厌恶的,因为投资者的财富越多,对风险的抵抗能力越大,二次效用函数不能刻划这种心理.本文利用期望效用函数,对风险厌恶型投资者的最优投资行为进行理论分析,建立了投资组合的风险测度模型,包括绝对风险厌恶程度和相对风险厌恶程度的度量.  相似文献   

9.
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.  相似文献   

10.
文章面对纷繁复杂的外汇投资组合,给出了投资者收益最优化以及在同一收益水平下风险最小的币种组合投资,并随机模拟出了投资组合的可行区域。  相似文献   

11.
证券投资风险的统计分析方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
证券投资是一项高收益伴随着高风险的经济活动,只有正确分析和把握投资风险,投资者才能在心理上作好应付证券投资带来的风险和对风险进行防范。本文应用统计分析方法从几个不同的角度对投资风险进行分析和测算,以达到认识风险、计量风险和规避风险的目的。一、证券投资...  相似文献   

12.
1952年,Markowiz提出投资组合选择的均值-方差模型,它标志着现代投资组合理论的开端。Markowiz模型定量地分析了投资组合中风险与收益之间的内  相似文献   

13.
基于风险控制的证券投资决策   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
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.  相似文献   

14.
0引言在金融市场上,交易主体追求的是收益最大化,但高收益总是伴随着高风险。为在降低风险的同时实现收益的最大化,应将资金分别投资于不同的证券进行组合证券投资。确定证券组合的关键是依投资者的偏好对收益和风险加以权衡,在总投资资本中合理分配各种证券的投资比例。一个成  相似文献   

15.
随着人们金融意识和证券投资意识的日益增强,投资者更加注重规避投资风险。在传统的投资分析中,大都以定性的方法来说明证券组合的收益和风险。本文利用概率论原理对证券投资组合作一探讨,以便投资者从定量的角度对证券投资组合的风险大小有较深刻的了解。一、证券组合收街与风险的计葬在证券投资中,假定资金12OO元全部投资于证券甲或证券己或证券丙,收益正、负300元的概率分别为:二。”““”””—”—“—”“”“’”“”“‘”“7”且3”则证券甲、或证券乙、或证券丙的收益都是一随机变量,如用xl、x2、23表示,它们的平均收益…  相似文献   

16.
现代组合证券投资理论研究不确定情形下理性投资行为的优化问题。1952年,H.M.MarkowttZ提出均值--方差模型(简称EVW,率先探讨了将现代证券理论应用到投资领域的可能性。马氏认为,一般投资者在选择证券时,同时存在希求满足和厌恶风险的倾向,最终的选择是在期望效用达到最大的目标下二者权衡的结果。对一含有n种风险证券的组合投资问题,记R--n种风险证券的收益列向量小--n种风险证券的期望收益列向量,已一收益的协方差矩阵,en--单位列向量,X--组合证券投资比例系数列向量,E--期望组合收益标量,V--组合收益方差标量,则EVM…  相似文献   

17.
基于Copula的投资组合均值-CVaR有效前沿分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

18.
层次分析法在企业资产组合中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
企业资产总额中流动资产和非流动资产所占的比例,称为企业的资产组合.不同的资产组合,会给企业带来不同的风险和收益.在企业投资中,如何对投资风险和收益进行认真权衡,选择最佳的资产组合,确实是企业财务人员,尤其是财务主管所要解决的一个关键问题.而层次分析法正是解决这类问题的有效方法.  相似文献   

19.
任何机构和个人进行证券投资前,都要计算和预测证券在一定时期的收益,而描述这种收益常用的是预期收益率,同时还要考虑风险的存在.因此,证券的预期收益率和风险是投资分析的重要指标.β值证券组合投资决策模型和均值-方差模型相比具有需要确定的参数少、计算量小、风险选择参数更具合理性的优点,有的文献是在证券组合中不含有无风险资产和允许卖空的条件下研究β值证券组合投资决策模型的;考虑到证券组合中应允许包含无风险资产,而且在现实的证券市场上卖空常常受到限制,提出了允许持有无风险资产的β值证券组合投资决策模型.其实这两种模型都是假定某一投资期内预期收益率和风险均为已知的常数,但并不符合实际情况.因为在现实的证券市场中,由于诸多不确定因素,如政治因素、经济因素、社会因素、国际证券市场等因素的影响,导致证券投资的预期收益率和风险具有"部分信息已知,部分信息未知"的"贫信息"不确定性,所以在证券投资时,投资者应考虑到这种区别于"随机不确定性"和"认知不确定性"的"贫信息"不确定性.鉴于这种原因,本文考虑预期收益率和风险为贫信息不确定性的允许持有无风险资产的β值证券组合投资灰色决策模型.  相似文献   

20.
施放  金忠 《统计与决策》2006,(14):114-115
0引言投资的目的是获取收益,而收益总是伴随风险。在既定股票市场上,投资者如何科学进行投资决策,以使在可承受风险条件下收益最大或在期望收益目标下风险最小,就成为股票选择及组合的分析决策问题。投资者作出决策的前提是掌握各种股票的收益和风险。为此本文提出一个基于股票  相似文献   

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