遗传算法在投资组合模型中的应用

均值-VaR模型是比较复杂的非线性规划问题,传统的算法不能保证得到全局最优值。鉴于此,引入遗传算法求解资产配置比例。对基于均值-VaR的单目标优化问题,设计了限定搜索空间和惩罚函数的遗传算法;而对多目标优化问题,应用并行选择遗传算法,并以沪深300行业分类指数构建投资组合,分析了行业资产配置的投资组合问题。结果表明,算法取得了良好的效果,解的结果既满足了投资的目标和约束条件,又反映了投资者之间不同的收益风险需求,且具有较好的实践性。     

证券投资组合的实证分析

组合证券投资是分散投资风险的一种有效且可行的方法。每个投资者的目标是最大限度的降低投资风险 ,获取最大收益。但是在实际操作中如何才能实现呢 ?本文通过对马科维茨模型及Lindo统计软件的综合应用 ,提供了一种定量分析的很好的方法 ,对于中小投资者有一定的实用价值。     

基于深度学习的收益率预测与投资组合模型

在传统投资组合模型中,备选资产的预期超额收益率的预测误差将导致模型的投资绩效劣化。文章采用Transformer深度学习模型对备选资产的收益率进行预测,以提升预期收益率的准确度,进而提高投资组合模型的绩效。以中证800指数的成分股为备选资产,进行了72期投资,将实证结果与LSTM和SVR模型进行对比,验证了Transformer模型在提升预测准确度和提高投资组合模型绩效上的优越性。     

一种外汇投资组合决策分析的方法与应用

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。     

拓展的均值——方差理论及其在投资组合中的应用

由于股票市场的交易是在一种随机环境下进行的,投资者不可能准确知道每只股票预期收益的概率分布,只能大概地知道它的一个区间估计(即区间数)。本文针对这种情况,基于数据集成技术,拓展了Markowitz的均值—方差理论,并用实例说明了其在选择投资组合中的应用.。     

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     

组合证券投资资产配置的边际分析法初探

文章在均值—方差模型的基础上,通过构造组合证券投资的效用函数,采用边际分析法将多目标非线性规划问题化为线性方程组求解,并对资产进行配置,得出了单个证券对证券组合的风险贡献与其超额期望收益占证券组合的总超额期望收益的比例相一致的结论,为风险预算提供了可靠的理论依据。     

金融风险管理M-V方法的资产组合灵敏度分析

文章基于均值-方差(M-V)风险计量技术,分析了资产组合在资产品种减少的敏感性,通过引入协方差扰动,建立相关的M-V组合模型。同时和原模型进行比较,分析有效前沿的变化,探究其经济意义。     

一类自融资条件下多期投资半方差组合模型及在中国证券市场中的实证分析

方差自问世以来,虽经历了种种讨论和质疑,但其主要焦点是方差法将正负离差不加区别的对待使得其在实际应用中无法区别买方和卖方,为此引入半方差的概念十分必要.对基于半方差风险计量模型进行了总结归纳,应用半方差模型对上海股市进行了实证分析,并对文中所提出的多时段半方差模型与多时段Markowitz模型进行了比较,验证了中国证券市场多时段半方差模型的有效性.     

VaR约束下均值-方差模型有解的充要条件研究

VaR约束下的均值-方差模型,可能因为VaR约束太强而无解.文章推导出了该模型有解的充要条件,并对上海股票市场五支股票组成的一个投资组合进行实证分析,同时改进了文献[1]中投资组合的选择范围.     

基于可能度的模糊证券投资组合优化模型

针对证券投资中存在的不确定性,采用模糊理论中的三角模糊数,解决投资收益率解决最大与风险损失率最小的双目标模糊优化问题。在模糊数λ-水平给定的情况下,将此问题转化为三个单目标的问题:净收益最大化模型;最大风险最小化模型;风险偏好下的风险收益模型。采用可能度的概念,得到相应的三个单目标清晰形式的线性规划模型。算例表明所提出的方法是有效和可行的。     

基于GARCH模型的股票市场有效性的实证研究

证券市场波动的有效性问题是证券市场研究中的一个重要课题。文章运用时间序列的GARCH模型的推广形式对上证指数股票收益率序列建模,在以往研究的基础上鉴于实际波动情况引入了两个虚拟变量进行刻画,并就股票市场有效性问题进行了实证研究。     

基于状态空间图模型方法的投资组合优化决策

将lasso图理论合并到状态空间模型中,利用条件独立性且通过范数惩罚法对协方差阵进行估计。新方法兼具图模型和动态状态空间模型的优点。最后将该方法应用于欧洲股票市场进行投资组合优化决策,结果表明基于lasso图方法的状态空间模型的投资组合业绩要优于自回归和一般的状态空间模型。     

基于尾部指数回归方法的CVaR估计以及实证研究

 在险价值VaR是一种非常重要的金融风险度量方法,近期也有很多关于动态VaR以及条件VaR (CVaR) 等方面的研究。根据金融资产的收益率具有重尾特征这一事实,本文假定金融资产收益率服从重尾分布,并假定重尾分布的尾部指数随着收益率发生变化。本文基于尾部指数回归模型对重尾分布的尾部指数进行估计,进而得到收益率尾部数据所服从的条件分布,并首次运用该方法对条件VaR进行估计。本文对沪深300指数进行了实证研究,得到CVaR的估计,并对估计得到的CVaR的预测效果作出检验,并与传统VaR估计方法进行了对比,实证结果发现本文的方法的预测效果更好。     

基于模糊概率的Markowitz投资组合分散风险的理论及实证研究

在分析Markowitz模型不足的基础上,提出了一个修正模型。该模型采用模糊概率的方法对投资组合里各资产的权重进行合理调整,更准确地显现投资组合分散风险的效果,并利用实际数据对该模型进行了实证研究,验证了资产数量与组合风险之间关系的理论学说,表明在近年来的上海股票市场中适宜的投资规模不超过20种。     

基于经典概率密度的国际贸易均衡模型与实证

文章通过建立国际贸易均衡指数分布概率模型、正太分布概率模型、柯西分布概率模型、瑞利分布概率模型和均匀分布概率模型,认为一个国家的对外贸易均衡是“小概率事件”、“一个国家处于逆差或者顺差是正常的形态”.实证结果表明进出口围绕均衡上下波动,支持概率模型内容.     

基于极值理论与藤式Copula模型的多市场投组合选择

文章选取能源类资产、股票、黄金以及美元等六种资产作为研究对象,借助藤式Copula模型,结合极值理论,通过研究不同类型市场的金融资产间的相依性和组合波动风险,以检验藤式Copula模型对投资组合在险价值预测的效果.     

基于遗传算法的扩展Nelson-Siegel模型及实证研究

将遗传算法引入扩展Nelson-Siegel模型估计中,并将其用于国债收益率曲线的估计。实证分析表明,基于遗传算法的扩展Nelson-Siegel模型在收益率曲线拟合和估计方面明显优于基于三次样条插值的息票剥离法及基于非线性回归的扩展Nelson-Siegel模型。基于此,利用基于遗传算法的扩展Nelson-Siegel模型对所选取的三个样本交易日的收益率曲线进行估计和分析,发现金融危机中后期的收益率曲线较金融危机初期的收益率曲线有了显著变化,主要表现在收益率曲线整体水平下降,但不同部分下降的幅度不同,并且收益率曲线的斜率和曲度均明显增大。以上变化主要是金融危机背景下货币政策调整以及市场信心变化共同作用的结果。     

基于效用最大化的区间值投资组合模型及其应用

采用区间数测度投资收益,利用半绝对偏差作为投资风险的测度,并在考虑投资者效用的条件下提出一种新的基于效用最大化的区间值投资组合模型。为得到该模型的解,引入一个反映市场经济环境因素的系数,从而将区间值规划问题转化成为一个一般的线性规划问题,并结合实例说明该模型的应用。