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。     

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。     

基于样本集的区间数灰靶分类决策模型及应用

基于灰靶思想的不确定背景分类决策问题分析,本文提出了区间数灰靶分类决策模型。该模型将灰靶决策拓展到决策信息为区间数的情况,提出了区间数的靶心距测度方法;根据靶心距提出了灰靶分类决策中的靶心分类临界值设置方法;以决策对象的靶心距与临界值之间的偏差总量最小为目标,建立了指标权重和分类临界值的确定模型;依据求解的权重与分类临界值对决策对象集进行分类评价。算例分析验证了该模型的有效性和可行性,可以很好地解决决策对象众多、分类数不确定等特性的多属性分类决策问题。     

区间计算在计量经济分析中的应用

区间计算曾主要应用于计算误差控制领域。近年来，区间计算在处理不确定性方面的优点被重新认识，并在许多新领域里得到了应用。本文着重研究了如何将区间计算应用于计量经济分析，介绍了区间最小二乘估计参数的原理和对区间计算效果的评估方法，并对整个应用过程涉及的细节提出了改进。在此基础上，本文进一步研究了如何实现区间计算与两方程计量经济模型相结合，提出了区间ECM模型的概念及计算步骤，并以澳元汇率分析为实例给出了区间计算的结果。     

超效率DEA模型的区间扩展

将一种改进的DEA模型-超效率DEA(SE-DEA)模型[1]拓展到区间投入产出情形,得到区间SE-DEA模型。定义了一种反映决策者满意度的区间数序关系。当决策者给定一满意度水平,将区间SE-DEA中的区间不等式约束转化为确定型约束。研究了该满意度水平的另一层含义,即决策者对除被评价决策单元外的其它决策单元的偏好程度,据此将区间SE-DEA中的区间等式约束和区间目标函数转化为确定型。最终将区间SE-DEA转化为某一满意度水平下的确定型SE-DEA,并进行求解。最后将文中方法应用于天津市某4家科研所的效率预测问题之中。     

区间概率条件下属性值为不确定语言变量的风险型多属性决策研究

针对区间概率条件下属性值为不确定语言信息且属性权重未知的风险型多属性决策问题,提出了一种基于概率理论和不确定语言变量的TOPSIS决策方法。首先建立了区间概率转化为点概率的数学模型,通过期望值将风险型决策矩阵转化为确定型矩阵;然后利用方案与理想解越近方案越优,与负理想解越远方案越优的原则建立属性权重确定模型,并利用TOPSIS方法的相对优属度大小确定方案的排序;最后通过应用案例说明了本方法的决策步骤。     

区间直觉不确定语言集成算子及在群决策中的应用研究

基于文献[7]将语言变量和直觉模糊集相结合定义直觉语言集的思路,提出了区间直觉不确定语言变量的概念,研究了区间直觉不确定语言变量相关的基本理论与方法,并针对属性值为区间直觉不确定语言信息的多属性群决策问题,提出了相应的决策方法。首先,定义了区间直觉不确定语言变量的概念、运算规则、期望值、精确函数以及区间直觉不确定语言变量大小比较方法,提出区间直觉不确定语言变量加权算术平均算子、区间直觉不确定语言变量有序加权平均算子并证明这些算子的一些性质,如单调性、幂等性、界值性和交换性等,在此基础上提出区间直觉不确定语言变量混合加权平均算子,并证明它是区间直觉不确定语言变量加权算术平均算子和有序加权平均算子的一般化表示。其次,基于这些算子提出一种属性权重已知且属性值以区间直觉不确定语言形式给出的多属性群决策方法。最后通过实例证明了该方法的有效性。     

基于决策者满意度的区间DEA的求解

定义了一种反映决策者满意度的区间数序关系,基于此将区间DEA中的区间不等式约束转化为确定型约束。研究了区间DEA模型向确定型DEA模型转化过程中的数据一致性问题。在保持数据一致性的前提下,根据决策者给出的满意度水平,将区间DEA转化为确定型DEA并进行求解。最后给出算例,并总结和分析了决策单元的DEA效率值随满意度水平变化的规律。     

基于区间灰色不确定语言的多准则决策方法

定义了区间灰色不确定语言及其运算法则和距离公式。拓展了连续区间数据的OWA(C-OWA)算子,提出了基于区间灰色不确定语言的有序加权C-OWA(IGULOWC-OWA)算子,并对其性质进行了分析。针对准则权重已知而方案的准则值为区间灰色不确定语言的多准则决策问题,提出了一种基于IGULOWC-OWA算子的多准则决策方法。该方法通过对各方案在各个准则下的评价值进行转换,将区间灰色不确定语言转化为不确定语言,然后,利用集结算子计算出各个方案的综合准则值,进而得出各方案的排序。最后通过算例表明了方法的可行性和有效性。     

奈特不确定性下的欧式期权定价区间

在Black-Scholes期权定价模型中引入等级参数测度金融市场上的奈特不确定性程度，提出奈特不确定性下欧式期权定价的新模型.设置可行控制集合定义等级参数为奈特不确定性测度，借助可行域上的容度获得奈特不确定性对偶测度，基于Black-Scholes期权定价模型构建欧式看涨看跌期权的定价区间;运用倒向随机微分方程获得定价区间的表达式;最后，基于2015年2月9日上市的上证50ETF期权的日收益数据为样本予以实证，并与Black-Scholes期权定价特征对比.结果表明，奈特不确定性环境下的欧式期权均衡价格不再是某一确定值，而是某一定价区间;期权标的资产当前价格越大，定价区间越大;期权到期时间越长，定价区间越大;定价区间随着奈特不确定性程度的增强而不断变大.研究指出奈特不确定性的客观存在降低了市场流动性，内生解释了“非市场参与”之谜，外生说明了“有限市场参与”特征，为投资者决策提出建议和金融市场监管提供经验证据.     

具有最小交易量限制的多阶段均值-半方差投资组合优化

考虑交易成本,借款约束和阈值约束,文章提出了具有最小交易量限制的多阶段均值-半方差投资组合模型。该模型是具有路径依赖性的混合整数动态优化问题,还是NP完全问题。文章提出了前向动态规划方法求解。最后,通过一个算例比较不同风险约束下的最优投资策略,从而验证模型和算法的有效性。     

基于股价预测的泛证券投资组合策略

本文基于期望效用最大化和L₁-中位数估计研究了在线投资组合选择问题。与EG（Exponential Gradient）策略仅利用单期价格信息估计价格趋势不同,本文将利用多期价格信息估计价格趋势,以提高在线策略的性能。首先,基于多期价格数据,利用L₁-中位数估计得到预期价格趋势。然后,通过期望效用最大化,提出一个新的具有线型时间复杂度的在线策略,EGLM（Exponential Gradient via L₁-Median）。并通过相对熵函数定义资产权重向量的距离,进而证明了EGLM策略具有泛证券投资组合性质。最后,利用国内外6个证券市场的历史数据进行实证分析,结果表明相较于UP（Universal Portfolio）策略和EG策略,EGLM策略有更好的竞争性能。     

奈特不确定性下的资产及其组合的惰性区间

不确定性是证券市场的基本特征之一,是资产定价和投资者交易行为等研究的主要内容。标准期望效用理论认为投资者具有唯一的资产执行价格,当市场价格高于执行价格时,投资者出售资产;反之,则会购进。然而,源于不确定性的存在,资产的均衡价格或交易价格并非某一确定值而是某一区间;在此区间内,投资者无交易行为,我们称之为资产的惰性区间。本文假定投资者是不确定性规避型,基于可行域上的容度,引入测度奈特不确定性程度的等级参数,研究奈特不确定性下的资产及其组合的惰性区间。基于容度期望效用模型,利用容度代替概率测度表征投资者预期效用,提出奈特不确定性下投资者决策行为的偏好表达式;基于对偶测度构建资产交易的惰性区间,分析奈特不确定性程度与惰性区间的关系;最后,基于Black-Scholes期权定价模型,选择存续期为2008年10月-2011年8月的江铜认购权证和长虹认购权证为研究对象,以其单资产及不同比例资产组合的日收益数据为样本予以实证。结果表明：随着奈特不确定性程度的不断增强（减弱）,资产及其组合的惰性区间不断扩大（缩小）,市场流动性随之下降（上升）;随着奈特不确定性程度的增强,高价格、高波动率的资产及其组合的惰性区间变化更为明显;在适度的奈特不确定性程度范围内,高波动率的资产及其组合的交易相对活跃。研究解释了证券市场上的“非市场参与”之谜和“特质波动率”之谜,说明了证券市场上的“有限市场参与”特征,为资产定价与市场流动性关系的研究提供了参考。     

基于多阶段随机规划模型的国债动态积极投资策略

本文提出国债组合投资的多阶段随机规划模型,导出基于未来利率市场不确定信息的具备动态调整特点的国债组合主动投资策略。该模型采用基于利率水平、斜率和曲率"三位一体"的离散情景树刻画未来利率期限结构动态演化过程,其中特别考虑了广义货币供给变动的影响;通过最小化国债组合收益的条件风险价值,对国债组合进行主动动态调整;同时兼顾国债投资安全性、流动性和收益性等要求,实现了国债组合投资管理中利率风险规避和收益能力的有效匹配。实证研究表明,与传统久期配比免疫模型相比,该模型确定的最优策略不仅能够为国债组合提供更强的抵御利率风险能力,而且能够稳步提升其收益空间,为金融机构实现国债投资的主动管理提供决策支持。     

动态联盟中伙伴选择问题的区间规划模型及其求解

伙伴选择和风险管理是动态联盟中的重要决策问题,当考虑失败风险时,失败概率无法给出精确值,因此,考虑采用不确定性规划描述此类问题.提出动态联盟中伙伴选择问题的区间规划模型,模型中用区间数表示联盟伙伴的失败概率.为了求解该模型,引入序关系,并利用Nakahara和Ishibuchi的定理,将区间规划模型转化为等价的清晰双目标模型.设计带自适应适值函数的遗传算法,求出问题的全部非劣解.经过对多个问题的仿真,证明了算法的有效性.     

摩擦市场上允许买空卖空的投资组合问题

证券交易市场上存在着诸如交易费用、税收等摩擦.投资者在交易过程中,不可避免地要受到市场摩擦的影响.本文以投资者所获取的最大投资效用为目标函数,建立了摩擦市场上最优投资组合问题的数学模型;同时对于之前解决此类问题的很多文章中“证券市场不允许买空卖空风险资产和借贷无风险资产”的假设条件做了扩展,得到一个摩擦市场上适用于“允许买空卖空或借贷”的证券投资组合的二次规划模型.     

基于非对称主动风险测度的增强型指数追踪模型及应用

本文以下方追踪误差测度非对称主动风险，构建了可以折衷超额收益和下方追踪误差的增强型指数追踪模型，给出了求解模型的广义最小角度回归（generalized least angle regression，简称GLARS）算法，并基于上证50进行了实证。GLARS算法可以给出超额收益在合理区间变化时，使得下方追踪误差最小的组合系数解路径，刻画投资组合的"超额收益—下方追踪误差"有效前沿。将模型应用于中国证券市场上证50指数，与基于"超额收益—追踪误差"的增强型指数追踪模型相比，得到如下实证结论：控制组合股票支数，本文组合的超额收益、单位风险收益更高，在承担相同风险的情况下，得到了更高的平均收益补偿；正下方离差中位数、最大回撤更小，右偏程度更高，表现出"守住下限，放开上限"的特质。本文组合在稀疏性要求下，样本外可以获得高于基准指数的累积收益，对机构和个人投资者具有参考价值，丰富了现有指数追踪研究。     

A fuzzy set approach for R&D portfolio selection using a real options valuation model

Making R&D portfolio decision is difficult, because long lead times of R&D and market and technology dynamics lead to unavailable and unreliable collected data for portfolio management. The objective of this research is to develop a fuzzy R&D portfolio selection model to hedge against the R&D uncertainty. Fuzzy set theory is applied to model uncertain and flexible project information. Since traditional project valuation methods often underestimate the risky project, a fuzzy compound-options model is used to evaluate the value of each R&D project. The R&D portfolio selection problem is formulated as a fuzzy zero–one integer programming model that can handle both uncertain and flexible parameters to determine the optimal project portfolio. A new transformation method based on qualitative possibility theory is developed to convert the fuzzy portfolio selection model into a crisp mathematical model from the risk-averse perspective. The transformed model can be solved by an optimization technique. An example is used to illustrate the proposed approach. We conclude that the proposed approach can assist decision makers in selecting suitable R&D portfolios, while there is a lack of reliable project information.     

一类稀疏投资组合双层参数估计模型及其应用

带基约束的投资组合问题是近年来投资组合领域的热点问题,但是参数不确定性直接影响了模型的效果。带基约束的投资组合问题所涉及的参数不仅包括以往研究认为非常重要的预期收益率,还包括控制投资组合规模的稀疏度,尤其是最优稀疏度估计方面的专门研究还十分匮乏。为了使带基约束的投资组合模型更好地为投资决策服务,本文从投资者效用出发,用双层规划的思想构建了带基约束的投资组合双层参数估计模型。然后根据模型的特点,设计了无导数优化算法框架,并基于ADMM对算法子问题进行求解。本文实验针对真实的市场数据给出了预期收益率和最优稀疏度的估计,接着通过与等权重策略和含上下界约束的均值-方差模型进行比较,说明了模型及算法的有效性和实用性。最后,将本文提出的双层参数估计模型推广到了更一般的形式。