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。     

基于遗传算法的概率准则组合证券模拟求解

针对概率准则意义下的组合证券投资模型,采用随机模拟技术和遗传算法相结合的思 想, 设计出求解算法, 并用Matlab 语言实现. 求解算法适用于证券收益率服从任意分布的情 况, 甚至不考虑证券收益率分布, 用实际数据进行模拟和优化. 实例证明, 该算法有很好的 收敛性及较高的计算效率.     

资本结构作用下市场投资组合轨迹的研究

根据企业理财中投融资决策的互动机理 ,将资本结构与投资组合优化结合起来 ,在证券组合模型基础上 ,引入资本结构这一重要因素 ,研究了资本结构作用下市场投资组合点的轨迹 ,从而得出任一资本结构下所对应的市场投资组合     

项目投资组合的风险决策模型及应用

本文对项目投资组合决策方法进行了总结分析,指出了其中的不足.通过借鉴证券投资组合理论,结合项目投资组合的特点,构建了项目投资组合的风险决策模型,弥补了现有方法的不足,并设计了一种简单的模型求解方法.该模型在保证资金等资源合理配置的前提下,考虑了项目投资的先后顺序,引入了组合风险,在风险承受范围内,实现项目组合收益的最大化.最后,通过一个实例验证了模型的有效性和实用性.     

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。     

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。     

不允许卖空下证券投资组合的区间二次规划问题

本文基于经典的Markowitz均值-方差模型,针对市场上不允许卖空的情况,提出了证券投资组合的区间二次规划模型,通过应用区间数排序方法(区间序关系、区间可能度和区间可接受度),给出了两种证券投资组合的区间非线性优化的数学转化模型,从而将不确定性证券投资组合模型转化为确定性的证券投资组合二次规划模型进行求解,并对由本文给出的三种求解方法与传统方法进行了比较。     

基于半离差风险收益的投资组合管理优化模型研究

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。     

房地产开发项目投资组合优化的改进蚁群算法

开发项目投资组合是分散房地产开发非系统风险的一重要策略。现有的房地产开发投资组合理论及算法存在缺陷,本文利用熵作为风险衡量指标,并将蚁群算法引入房地产开发领域,且针对基本蚁群算法存在的计算复杂,易陷入局部最优等缺陷,提出了一种基于信息熵的改进蚁群算法,采用由信息熵控制的路径选择及随机扰动策略实现了算法的自适应调节,克服了基本蚁群算法的不足。TSP问题的计算结果表明了该方法较之其他改进算法的优势。以各项目间的均值熵代替TSP中的各城市距离后的房地产投资组合计算实例表明,该方法具有较好的收敛性、稳定性和鲁棒性,是求解组合优化问题的一种较好的方法。     

基于半定规划松弛的高阶投资组合优化研究

以最小化峰度为例研究了具有高阶目标函数的投资组合优化问题.针对目标函数的高阶性与非凸性所带来的投资组合优化模型求解困难,根据Lasserre和Waki的研究成果,提出高阶投资组合优化模型的半定规划松弛算法;并从理论上推导得到最小化峰度的投资组合优化模型的有效前沿.最后通过实证分析,验证了理论推导得到的有效前沿,进而说明了半定规划松弛算法求解高阶投资组合优化问题的有效性.     

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.     

多阶段条件下投资组合的优化研究

实际中的投资行为都是一个持续不断、贯穿各阶段的过程，单阶段的组合优化方法不能有效地指导实际中的多阶段投资过程。本文重点探讨了在证券统计特征不变的前提下，应如何选择多阶段组合优化策略（ｗ１，ｗ２，…，ｗＴ），并用动态规划的理论方法，研究并给出了求解多阶段投资组合优化的过程和公式，最后，通过一个例子直观地说明了单阶段展期策略不是最优的。     

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。     

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。     

关于Markowitz投资组合模型的一个注记

本文结合现实生活和实际操作情况,对Ma- rkowitz投资组合模型进行了一定的修正,考虑证券投资买卖证券多少的问题。     

模糊随机风险偏好下的证券投资组合选择方法

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.     

一类证券组合投资问题的H∞状态反馈投资策略

为研究兼顾实际系统离散性和参数时变性的证券组合投资问题,提出了一个衡量风险大小的二次型性能指标,并建立了证券组合投资的离散时变状态空间模型.运用离散时变系统的H_∞控制理论,得到了证券组合投资的H_∞状态反馈投资策略.仿真证明使用该投资策略可使总收益实现其最小的不确定性.     

具有熵约束的多阶段均值—半绝对偏差投资组合优化

考虑投资者面临金融市场随机不确定性,将证券收益率视为随机变量,文章运用半绝对偏差度量风险,采用投资组合的熵度量分散化程度,同时,考虑交易成本和借款限制,提出多阶段投资组合模型。由于投资过程存在交易成本,上述模型为路径依赖性的动态优化问题。文章运用离散近似迭代法求解,并证明了该算法是线性收敛的。最后,通过实证研究得出熵的取值越大,投资组合的最终财富越小。     

指数证券组合模拟市场指数的聚类和MTV方法

根据Markowitz组合证券投资理论,在一定的假设下,投资者优化其投资组合的结果必定是以市场证券组合为其最优风险资产的投资组合.国外许多研究也表明消极投资策略是有效的,投资者只要按照某个较有代表性的股票市场综合指数中的每个股票所占权重投资每个股票,就可以消除股票的特有风险,达到很好的投资效果.但是,股票市场上股票种类繁多,有限的资金很难按照股票市场综合指数去投资.本文提出了一种利用聚类分析和MTV模型,可以以有限的几种证券的资产组合去逼近市场综合指数的方法.然后以上海股票市场为例,从任意选取的50种股票中使用本方法抽取不超出10种股票,用它们的组合去逼近上证综合指数,取得了比较满意的逼近和预测效果.     

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。