基于线性规划的投资组合模型

中小投资者缺乏适合的投资理论的指导。文章建立的跨时期投资线性规划模型属于投资组合模型对于中小投资者来说具有较高的参考价值,能够帮助投资者合理配置资金以期获得最大收益。投资者要把该模型使用的定量分析方法与自身的定性分析相结合,不断修正模型的数据,以便于根据形势的变化及时调整投资策略。     

模糊数在证券投资组合选择模型中的运用

本文利用区间数来描述证券的期望受益率,用三角模糊数来描述证券的风险损失率。从而对证券组合投资问题建立了一种模糊线性规划模型并具体给出了模型的求解方法。最后,利用国内证券市场的真实数据对模型给出了应用实例。     

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。     

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。     

主成分分析在证券组合投资中的应用

我国开放式投资基金的启动给投资者提供了新的投资渠道,却给基金经理人带来了因投资者大量赎回基金而造成资金流动性不足的压力,从而给证券组合投资提出了更高的要求。因此,寻找资金进出方便且具有投资价值的股票进行组合投资,具有重要的现实意义。     

风险投资组合的线性规划模型的建立及求解

当要对比市场上的无风险投资(如存入银行)与多种风险投资组合两种投资方式并进行组合投资策略时,要考虑两个目标,即尽可能获得最大总收益同时承担尽可能小的总体风险,但是这两个目标很难同时实现,因为高收益意味着高风险.文章通过设计一个有关于投资组合的线性规划模型来讨论这两个问题.通过选取合适的决策变量以化解风险函数的非线性性.通过对因子进行加权,我们求得了最佳方案并得到了有效投资曲线.投资者根据有效的投资曲线结合自己的偏好,选择自己的投资方向.最后通过非线性规划,说明线性规划的结果对于交易费收取的阈值有一定的容忍度.     

基于非线性多目标规划的最优寿险投资组合模型

近年来,我国寿险业务快速发展,积累了大量的可用资金,构建最优投资组合时,需综合权衡收益和风险之间的关系。文章在一系列假设条件的基础上,建立了寿险资金的非线性多目标规划模型,提出了最优解存在性定理,并利用中国金融市场相关数据进行了实证分析。     

模糊环境下的投资组合模型

文章在模糊环境下利用可信性理论,将证券的收益率描述为模糊变量,提出基于可信性准则的投资组合模型,把实现最低收益的可信性最大化作为目标函数.在证券收益率为梯形模糊变量的条件下,给出了可信性准则模型的确定型等价模型,并运用模糊模拟技术,设计了收益率为一般类型模糊变量时的智能算法.最后给出算例验证了模型的有效性.     

证券组合投资的目标规划模型研究

文章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的目标规划模型,通过确定合适的证券组合的投资比例,可使证券组合投资的预期收益率和投资风险达到投资者满意的程度,这对投资者具有指导意义,最后给出了该模型的应用分析.     

基于均值、方差和偏度的投资组合模糊优化模型

0引言在充满风险和机会的证券市场中,无论是个人还是机构,在进行证券投资时,总是以投资资金的流动性和安全性为前提,合理运用资金,以期使投资风险最小,投资收益最大。“现代投资组合”创始人马可维奇(HarryMarkowitz)1952年发表了金融投资的里程碑文章《资产组合选择》,并在195     

基于预测收益率的模糊投资组合优化模型

本文提出用预测收益率代替均值,在新的经济周期下投资者重视对偏离预测收益率的风险度量,更重视最新的样本数据;并通过建立模型来预测收益率,提出了新的风险度量函数,在此基础上建立了新的投资组合优化模型,解决了样本数目不足的投资组合优化问题.本文建立的模糊环境下的投资组合可以完全转变成线性规划求解,减少了协方差的计算量,使得处理大型证券组合优化问题成为可能.     

投资组合模型的动态规划解法

文章针对投资组合问题,建立了总风险控制下的以最终的总收益最大化为决策目标的资产投资组合模型,并利用动态规划方法对模型进行了求解,可以求得模型的整体最优解。     

一种新的基于模糊比例值的模糊线性规划求解方法

文章定义了一种新的模糊数比较的模糊比例值的概念.基于模糊比例值,提出了约束条件中含有三角模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划的方法.实例表明,新方法计算简单、可行且有效.     

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…     

模糊环境下基于可信性安全准则的投资组合模型

文章研究了模糊环境下的投资组合模型,将证券的收益率描述为模糊变量,提出了基于可信性测度的安全准则,可信性安全准则反映了投资者对灾难事件的容忍水平:建立了基于可信性安全准则的模糊投资组合模型,设计了基于模糊模拟的混合智能算法时具有模糊收益的投资组合模型进行求解;给出了模糊环境下基于可信性安全准则的投资组合数值算例,说明该方法的有效性.     

基于强化区间线性规划的工程项目模糊多目标均衡优化

文章考虑工程项目实施过程中的不确定因素,建立工期、成本、质量模糊均衡优化(FTCQP)模型;运用分解定理、强化区间线性规划(EILP)方法,求出各目标的最优值区间;进一步引入模糊偏好关系,运用模糊折衷规划法,得到FTCQP模型的最优模糊折衷解.最后通过案例分析验证了方法的合理性、有效性和可操作性.     

聚类分析和因子分析在股票投资中的应用

随着我国股票市场的不断发展,股票投资已经成为我国投资者的主要投资途径,而且也将成为我国投资者的重要投资渠道.因此.他们必须重视上市公司的经营业绩,重视股票自身的品质,即重视投资对象的选择.     

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.     

因子分析在证券组合投资中的应用

股票市场中存在系统风险和非系统风险,非系统风险主要是由于企业经营效益、财务状况等微观因素引起个别公司股价的涨或跌;系统风险是由于宏观经济基本面、政策面、突发事件和自然灾害等公共因素的变化而引起的,它在股票市场中常常表现为与之有关联的一类股票价格同时上升或下降.     

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。