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.     

依可信度的模糊线性模式识别控制模型及应用

文章为了研究复杂信息系统模式识别控制模型,以可信性理论为依据,利用可信性测度和多目标非线性规划方法,建立了一种依可信度模糊线性模型,又根据模糊模式识别的原则,建立模糊线性模式识别控制模型.该模型具有实际的变量控制应用效果,为复杂信息系统模式识别及变量控制提供理论支持.     

两个潜变量的模糊PLS-结构方程模型算法求解

文章对传统的结构方程引入模糊变量,给出了两个潜变量的模糊PLS-结构方程的迭代模型;通过引入模糊期望、模糊事件可信性的概念,运用模糊模拟的方法开发了实现程序,根据该算法的特性,可以优化传统的结构方程模型,以获得更好的模型解释与预测能力。文章还通过算例验证了该算法的有效性。     

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.     

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。     

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。     

模糊多分配p枢纽站中位问题探讨

文章提出了一种模糊多分配p枢纽站中位问题,其中运输成本定义为模糊变量。问题的目标函数是在给定的可信性水平下,最小化总的运输成本。对于梯形和正态运输成本,问题等价于确定的混合整数线性规划问题。文章还利用修改后的CAB基准数据对模型和求解方法进行了验证,计算结果说明了模型的有效性和求解方法的可行性。     

基于可信性理论的Mean-CVaR投资组合优化

选取CVaR作为风险度量指标,在可信性理论的基础上构建Mean-CVaR投资组合模型,采用Markov过程预测作为模糊变量的预期投资收益率,并设计基于模糊模拟和遗传算法的混合智能算法以求解;选取上证50成份股2013—2014年的日度历史交易数据,将该模型应用到中国证券市场,结果发现该投资组合模型与中国证券市场的环境具有一定的适应性,能够为投资者的投资决策提供依据。     

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.     

一种新的基于可能性均值的证券组合投资决策模型

文章在Carlsson提出的模糊数的可能性均值理论的基础上,以证券收益的上、下可能性均值对其可能性均值的偏离程度作为投资风险的测度,建立一种新的基于模糊集理论的组合投资决策模型。并结合中国证券市场中的6支股票的收益率的实例,来说明该模型的有效性和适用性。     

基于模糊多分配的辽宁煤炭枢纽站选址研究

提出一种模糊多分配p枢纽站中位问题,其中运输成本定义为模糊变量,问题的目标函数是在给定的可信性水平下,最小化总的运输成本。对于梯形和正态运输成本,问题等价于确定的混合整数线性规划问题。在实证分析中,选取了辽宁省煤炭产业的相关面板数据,分析计算在不同可信度水平下煤炭运输枢纽站设立的数量和位置,再利用传统的优化方法(如分枝定界法)求解。经计算,这一模型和求解方法可以用来解决辽宁省煤炭运输的选址问题。     

允许卖空条件下的β值概率准则模型

文章从证券组合的概率准则模型出发,在我国证券市场即将推出做空机制的背景下,提出了允许卖空下证券组合投资的β值概率准则模型。然后对模型进行讨论求解,给出了解存在条件,并得到了解的解析式。同时该模型消去了原概率准则模型的部分需要确定的参数,使模型计算得到简化,这样就对证券市场的投资决策更加具有指导意义。     

模糊数据的回归模型结构分析

本文在给出对称三角模糊数样本基础上,提出模糊数据回归分析模型的一般结构。在使用线性规划LP方法进行模糊回归系数估计时,根据模糊集合的择近原则,给出了利用样本平均贴近度评价模型拟合效果的一个准则。通过实例计算,比较了模糊样本回归模型未知参数估计的FLP方法和FLS 方法。     

房地产业与银行业股票的相关性研究

在给定概率水平下,为了描述具有尖峰、肥尾、有偏等特性的金融变量之间的非线性相依结构,给出了能够准确刻画金融变量上述特性的非对称Laplace分布,首次推导出了以该分布为边际分布,联合分布由高斯Copula建立的非线性分位数回归模型.实证表明:高斯Copula非线性分位数回归模型能够更全面准确的描述房地产业与银行业股票收益率之间的风险相关关系,对于预测收益率和防范金融风险具有十分重要的意义.     

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.     

基于可能度的犹豫模糊语言PROMETHEE方法

针对犹豫模糊语言多属性决策问题,文章提出了基于可能度的PROMETHEE方法.在分析现有可能度排序方法的基础上,基于均匀分布的概率准则给出了犹豫模糊语言排序的可能度公式;结合PROMETHEE法,给出了犹豫模糊语言多属性决策方法,方法将传统PROMETHEE的多步骤整合为一个公式,简化了计算过程.通过实例验证了该方法的合理性和可行性.     

证券投资决策的概率方法

马可维茨的现代证券投资理论中将证券收益率视为随机变量,因此可以根据收益率在某个范围内的概率作出投资决策。本文通过目标q0的实现度、水平α0下的最低收益率和理想收益率等概念给出了决策方法,同时由这三个概念引申出三种直线形无差异曲线。因而在处理资产组合选择问题上比文献1的提法更简便而可行。     

模糊条件下资金有限独立方案的选择

方案选择时,构成方案现金流量的数据或计算参数可能不确定.这种不确定可能表现为模糊性,即各期现金流量和计算参教为模糊数.文章研究了模糊条件下如何利用模糊净现值和模糊数排序法选择资金有限的独立方案.文中介绍了模糊净现值的计算公式、模糊数的排序方法,给出了利用模糊净现值和模糊数排序法选择资金有限独立方案的一般过程,并给出了数值案例.     

基于正态模糊数回归分析模型的构建与评价

文章采用模糊最小二乘法,求解自变量为精确数、因变量和回归系数均是正态模糊数的一元线性模糊回归模型,证明所求得的模糊估计量具有的统计性质:线性性与无偏性.给出模糊回归模型的残差、残差平方和及拟合优度公式.将方法应用于一个实际问题,并与经典回归分析进行比较,验证了该参数估计方法的合理性与有效性.     

基于模糊模拟的企业技术创新能力评估方法

文章利用模糊模拟的层次分析法对企业技术创新能力评估进行研究,其中评价因素和评价因素的权重用模糊变量代替,利用模糊模拟技术处理评价模型,计算目标层的期望值,这样可以弥补传统的层次分析法的缺点,为客观评价、有效制定企业的技术创新战略提供依据.