基于BOT模式的高速公路项目投融资组合决策模型

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。     

基于多目标优化和效用理论的高阶矩动态组合投资

 存在高阶矩风险偏好条件下,组合投资选择必须考虑最大化收益、偏度和最小化方差、峰度四个相互冲突的目标。同时,考虑到高阶矩风险的时变特征,应建立高阶矩动态组合投资模型。基于多目标优化技术和效用理论,讨论了高阶矩动态组合投资模型的构建,并利用MATLAB软件中的非线性优化函数fmincon对模型进行了求解,从理论和实证两个层面对两类模型进行对比。     

证券投资组合的原理及其应用

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…     

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。     

基于Factor-GARCH模型的动态VaR与CVaR度量及实证研究

动态CVaR作为投资组合的风险度量工具较动态VaR有很多优点,但同动态VaR的计算一样,随着投资组合资产数量的增加,计算难度迅速增大。通过改良Factor-GARCH模型,将其用于多种资产时变方差-协方差矩阵的估计,实现了降维的目的,克服了计算多元动态CVaR时的困难。实证研究表明,与动态VaR相比,动态CVaR作为一种更保守的风险度量工具,能准确反映投资组合的可能损失。     

模糊随机环境下考虑交易费用的投资组合模型

文章对投资市场的随机性与模糊性两种不确定性因素共存的投资组合问题进行了研究,提出了一种新的模型和求解方法.模型用均值表示收益,用绝对偏差表示风险,并考虑了交易费用的因素,给出了将模糊随机空间下的投资组合模型等价地转化为概率空间下的非线性规划模型的方法,并利用差分进化算法来求解该模型.最后通过一个例子来说明所提出方法的可行性.     

投资组合模型的线性分式规划解法

本文对证券投资组合的最大收益、最小风险投资决策问题,提出了一个兼顾收益和风险的效用函数;并建立了基于线性分式规划的投资组合选择模型,给出了该模型的线性分式规划解法。     

不允许卖空条件下组合证券投资的几个问题

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…     

基于多维Copula函数的投资组合CVaR分析

目前国内有关Copula函数的实证研究主要以二种资产的相关性为主.根据Copula函数在构建反映随机变量实际分布与相关性的联合分布函数上的优势,构建了反映多个资产收益实际分布和相关性的联合分布函数,并使用蒙特卡罗模拟技术,分析在不同置信度下投资组合的最小条件风险价值(CVaR).实证表明,根据所提出的模型度量资产的风险,可以使投资者选择的资产更加稳健,同时也有利于投资者对投资组合整体风险进行分散和监管.     

β值证券组合投资灰色决策模型

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.     

基于风险控制的证券投资决策

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.     

市场风险的高效率加速算法研究

在计算投资组合市场风险时,采用高效率重要性抽样技术来处理大规模、高维度和稀有事件问题可以提高计算的速度和效率。在对投资组合损失进行Delta-Gamma近似的基础上,通过利用辅助分布变换函数,将求解抽样参数的最小抽样方差问题转化为一个非线性的广义最小二乘问题;在指数族抽样核的假设下,进一步将问题转化为迭代线性回归问题,从而简化了计算;通过德尔塔对冲和指数对冲投资组合的模拟算例验证了所提出方法的有效性。     

基于风险偏好系数的半方差房地产投资组合模型

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.     

基于Knockoff的分位数回归变量选择方法及其投资组合决策应用

在数据驱动时代,变量选择广泛应用于投资组合,如何从众多资产中挑选恰当的资产并进行配比,对稳定收益、控制风险非常关键。现有选择资产的方法未考虑到控制错误发现率（FDR）,不利于作出稳健的投资决策。为此,本文在Lasso分位数回归下基于Knockoff方法控制FDR,并用于求解条件风险价值（CVaR）投资组合决策模型。其中,用Lasso惩罚实现变量选择,用Knockoff方法通过模仿解释变量的相关结构构造Knockoff变量,将变量选择的FDR控制在给定水平。模型在两步迭代算法下采用线性规划求解,模拟分析从不同的误差分布、变量分布和维度下多角度展开。结果显示,与已有模型相比,基于Knockoff的Lasso分位数回归模型能良好地控制FDR且呈现出最好的预测效果。最后基于上证50指数成分股进行实证分析,利用滚动建模技术进行投资组合决策分析,发现新模型在收益指标和风险指标上均具有一定优势。     

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.     

沪深300股指期货风险规避策略

文章首先利用最小二乘回归模型、VAR模型、VECM模型和GARCH模型对最优套期保值比率进行了估计,再用沪深300股指期货模拟交易的数据基于风险收益的方法进行了套期保值有效性的比较和验证.结论表明:用传统的最小二乘回归模型估计的套期保值比率效果最好.     

基于动态Copula的社保基金投资风险测度

考虑到现阶段社保基金主要投资于股票和债券,以“社保重仓”和国债指数构建投资组合代表社保基金投资组合,基于GARCH-时变copula模型测度社保基金投资组合的动态风险。实证研究发现：“社保重仓”和国债指数间的相关性具有较强的持续性,两者间相关性的变化与股市的波动具有一致性;时变Copula模型的VaR预测效果优于非时变模型,时变t-Copula的建模效果最好;以经风险调整的收益率（R-vaR）为判断标准,若4％的社保基金投资于股票,96％的投资于债券,社保基金投资达到了最优组合。     

一种新的风险投资组合模型构建方法

一、引言　　风险投资所进行的是高风险高收益的投资 ,这种投资的特点与一般的证券投资不同 ,从而决定了其投资组合有别于一般基金的投资组合。( 1)风险投资所作的投资往往是开创性的 ,可能并无大量的历史数据可查 ,即便有也可能较少 ,不满足数理统计关于样本容量的要求 ;( 2 )风险投资的投资注重长期资本收益 ,因此其风险不宜只沿袭传统的系统风险和非系统风险的划分方法 ,其收益与证券市场整体收益的相关性可能并不显著 ;( 3)风险投资的投资收益分布并不一定符合正态分布 ,因此用方差或标准差来度量风险 ,可能并不切合实际 ,也就失去相应…     

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.     

模糊预测的组台预测

文章介绍了模糊预测的组合预测方法,给出两种模糊预测的组合预测方法:基于模糊最小二乘法的模糊预测的线性组合预测和基于Choquet模糊积分的模糊预测的非线性组合预测.