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.     

基于谱风险测度风险计量指标的银行投资组合决策模型

随着投资组合理论的发展,寻求合理的风险度量方法已成为了金融工程研究的热点之一。这些风险度量方法包括Markowitz提出的半方差风险度量方法,Leibowitz和Kogelman以及Lucass和Klassen等人提出的用相对某目标收益水平的损失概率来度量下方风险的方法,Konno和Yamazaki提出的用绝     

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.     

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。     

项目投资的风险计算

风险的定量计算是现代投资理论最为重要的基石。通过对风险的定量计算,一方面,它可以用于对项目的风险加以准确地评估;另一方面,也可以根据不同项目之间收益的关联性,通过项目风险和收益的权衡,主观能动地构造出特定的项目组合,以获取项目实施者最为满意的项目组合。     

收益计量之我见

盈利即收益，它是企业优劣的标志，收益计量是关系经营策略，投资决策，信贷意向的大事，是财务人员不可轻视的大问题。在商品生产的早期阶段，收益计量比较简单。营业终止后的现金总额减去营业开始时的现金总额的差额部分就是收益。随着经营活动由简单变复杂，由短期变长...     

投资组合规模与分解风险能力的相关性

本文以2000年3月27日至2001年3月23日(共238个交易日)上海A股股票市场随机选取的102只股票日收盘价作为样本数据,通过对股市风险的板块分解,就我国证券市场投资组合中股票数目大小与分散风险能力进行实证分析,并对我国证券市场上投资分散化程度的"有效"区域进行探讨.     

对证券组合投资收益率与风险的统计分析

文章运用统计分析方法 ,论述了证券组合投资的积极意义 ,并用实例对风险和收益率进行了测度。     

风险视角下投资组合的选择

文章在对投资组合理论的三个准则的优缺点和应用环境进行分析基础上,给出一种新方法,尝试采用VaR技术,通过投资者能够承受的最大损失,确定其能够承受的标准差;利用有效投资组合中收益和标准差的单调关系,借助准则1的程序求解准则2,利用Sharpe比变化规律确定其极大值点,从而利用准则1的程序对准则3进行求解。最后以上海证券市场股市数据给出计算实例。     

多元外汇投资组合风险的测度

文章是将GARCH-EVT-COPULA模型用于美元、欧元、日元、港币四种人民币汇率的投资组合风险研究.研究发现,在所选定的时间内,无论是哪种类型的Copula还是哪种置信水平下的风险测度,最小风险的投资组合系数差别并不是很大,投资基本上集中在美元资产.由于t Copula和Clayton Copula比正态Copula能更好的刻画多个资产间的相关结构,在高置信水平下,我们更偏向于用这两种Copula来求组合投资的风险,给投资者提供外汇投资的最优比例参考.     

组合证券投资风险最小化模型研究

组合证券投资风险最小化模型研究①杨桂元马永开唐小我ＡＢＳＴＲＡＣＴ①国家教委优秀年轻教师基金资助项目。ＢａｓｅｄｏｎｇｅｎｅｒａｌＭｉｎｉｍｉｚｅｄＲｉｓｋＭｏｄｅｌｏｆＣｏｍｂｉｎｅｄＳｅｃｕｒｉｔｉｅｓｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ,ｔｈｅａｕｔｈｏｒｓｓ...     

金融资产投资组合的风险度量研究

文章在运用TGARCH模型过滤金融资产的波动时变性和杠杆效应之后,利用半参数GPD模型刻画了每一个资产标准残差的边际分布函数,并用Copula函数连接各个边际分布函数建立了联合分布函数。样本内、样本外检验结果表明:该模型能够较好地度量市场风险,可达到理想的风险管理效果。     

证券投资组合理论和投资风险成因理论研究

一、Markowitz的均值方差模型1990年度诺贝尔经济学奖获得者Markowitz在1952年发表的经典论文《组合证券选择》奠定了证券组合投资理论的基础,标志着现代证券投资理论的开端,数量化分析方法进入了金融领域。他在这篇文章中提出的均值方差模型,使投资组合理论应用于整个经济学领     

Copula方法在投资组合选择与VaR计量中的应用

基于多元正态分布的投资组合理论认为,投资者可以通过投资于低相关性的不同资产来获得收益,资产间的相关性(dependence)可以通过线性相关性来度量.然而现实金融市场中经常会发生这种情况,即不同的金融市场之间具有完全不同的线性相关性,但却发生几乎相同数量的极端损失事件.为了克服线性相关性的上述弊端,我们将通过连接(Copula)函数建模来克服这个问题.由Copula函数导出的一致性和相关性测度就可以更广泛、更有效地捕获各种金融资产的相关信息.另外,采用时变的Copula函数还可以捕捉到变量间动态的、非对称的相关关系,而采用极值Copula函数则可以捕捉到分布尾部的相关关系.由Copula函数导出的相关性度量在随机变量发生单调变换(可以是非线性变换)的情况下是不变的.一种常用的、可以通过Copula函数导出的相关性度量是Kendall的τ(tau),它具备一个好的相关性指标所应具有的所有性质(Nelsen 1998),可以克服线性相关性的上述不足.     

基于卡尔曼滤波的投资组合时变风险估计

本文采用状态空间表示式,提出了一个具有时变的系统风险系数β的条件CAPM,然后利用卡尔曼滤波递归算法来估计时变β系数,最后通过夏普的对角线模型计算投资组合的VaR并进行返回检验.结果表明,该模型能够捕捉到金融市场的波动,而且对计算起到简化作用,特别适合对大投资组合的VaR估计.     

基于Copula理论的投资组合风险测度

文章基于现代前沿的Copula理论,以中国股市八个行业板块指数的组合为研究对象,构建了Copula-GARCH模型,得到了更加准确的组合收益联合分布函数。通过蒙特卡洛模拟法获得投资组合的VaR,回测检验表明Copula-GARCH模型能够较Riskmetrics和历史模拟法的更加准确地描述组合风险。这为我们在国内股票市场上应用Copula理论管理证券投资市场风险提供了理论依据。     

风险投资项目投资风险综合评价研究

一、风险投资项目投资风险评价的意义和特点　　风险投资是由专业投资机构在自担风险的前提下 ,通过科学评估和严格筛选 ,向有潜在发展前景的高科技公司或项目投入一定的资本 ,并运用科学的管理方式使风险资本得到增值的一种投资活动 ,具有投资方向的前沿性、投资决策的风险性、投资目的的战略性、投资条件的权益性、投资项目的组合性以及投资运作的周期性等特点。风险投资是知识经济和高科技成果市场化、产业化的重要支持系统 ,被称之为“新经济增长的发动机” ,它通过加速科技成果向生产力的转化推动了高科技企业从小到大、从弱到强的发展…     

项目投资风险预警指标的设计

在投资者面对诸多因素来完成投资决策的过程中,提供给投资决策层的风险因素测评方式会有多种形式,本文采用风险因子来衡量目标企业的综合风险度. 所谓风险就是指行为主体为自己某一行为决策所承受的不确定性,风险R不仅是事件发生概率P的函数,也是风险事件发生所产生后果C的函数.     

高新技术项目投资风险的评价模型

粗糙集具有强大的数值分析能力,而BP神经网络具有准确地逼近收敛能力,所以将粗糙集和BP神经网络串行结合,建立一种基于粗糙集-BP神经网络的高新技术项目投资风险评价模型。把粗糙集作为模型的前置系统进行属性约简,消除样本冗余,减少BP神经网络输入维数和隐含层神经元权值连接的个数,从而达到提高BP神经网络训练速度、运行速度和评价精度的目的。最后,仿真研究表明运用该混合模型能取得较满意的结果。