证券组合投资与证券选择的研究

证券投资者最关心的问题是投资收益率的高低和投资风险的大小。由于证券投资收益受证券市场众多因素的影响,因而可以将其看作随机变量,我们可以利用一定时间内某种证券收益率的数学期望与方差分别来衡量该种证券的获利能力和风险。诺贝尔奖得主Markowitz提出的证券组合优化均值方差模型奠定了现代证券组合理论基础。理论和实践均表明,通过组合投资确实能减少证券投资的风险。一、组合证券投资优化模型设投资者选择了n种证券,其收益率分别为Ri（i—l,2……n）为随机变量,其数学期望与方差分别为r;（i—l,2……n）及a;‘（i—1,2……     

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。     

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…     

基于q-高斯分布的投资组合实证分析

投资组合是一个复杂系统问题,选择合适的q-分布及其密度表达形式是应用中的一个重要问题。首先从含有噪声的线性随机微分方程中推导出q-高斯分布概率密度函数,其表达形式简单,参数对分布的影响非常直观;接着将q-高斯分布应用于投资组合理论的均值-方差模型和均值-VaR模型;最后结合沪市股票数据进行实证分析,结果表明两种模型在q-高斯分布假设下的实际收益均大于其在高斯分布假设下的实际收益。     

基于PSO的证券投资组合优化问题研究

投资组合决策面临现实证券市场中大量数据,传统算法很难解决这一问题.粒子群算法(PSO)是新近出现的一种仿生算法,具有简单容易实现,而且随机搜索的优点,使得搜索不易陷于局部最优,文章将具有智能化且易于实现的粒子群算法应用到证券投资组合决策中,并通过上海证券交易所的实际数据进行计算机模拟,结果表明该算法在组合决策中是有效的,且易于实现.     

对证券组合投资收益率与风险的统计分析

文章运用统计分析方法 ,论述了证券组合投资的积极意义 ,并用实例对风险和收益率进行了测度。     

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     

组合证券投资的统计决策方法探讨

一、证券投资的收益与风险证券投资者进行某项投资,其收益率为ｒ,由于它受证券市场以及股份企业经营业绩等因素的影响,所以ｒ是一个随机变量,我们自然用其数学期望Ｅ（ｒ）代表这种证券预期收益率的大小,Ｅ（ｒ）越大这种证券的获利能力越强。证券市场受到许多不确定...     

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.     

套利定价理论下的证券组合投资决策模型研究

一、引言均值方差模型是H．M．Markowitz在1952年提出的,设投资者面对n种证券,证券i的收益率为ri,预期收益率为E（ri）,风险为＝D（ri）,假定投资者在证券i上的投资比例为Xi,则：X1＋X1＋…＋xn＝1;证券组合：rp=x1r1＋x2r2＋…＋xnrn;证券组合的预期收益率为：E（rp）＝x1E（r1）＋s2E（r2）＋…＋xnE（rn）;风险为D（rp）＝（x1,x2…xn）·V·（x1,x2,…xn）T,其中V为协方差矩阵。Markowitz提出的模型为：1976年,S．A．RoSS和R．Ro11提出了套利定价理论（APT）,它假定证券i的收益率ri是由以下因素模型生成：其…     

证券组合投资的统计分析

证券组合投资是现代投资的重要形式。文章依据证券组合投资的特性 ,提出了进行证券组合投资分析的统计指标 ,并针对证券组合的不同情况 ,提出了投资者的不同心理预期的矩阵形式的数学模型及模型的最优解。并对β系数及其应用、以及进行证券组合分析的数学模型的优缺点进行了简单地讨论。     

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。     

一种均衡风险条件下的证券投资组合模型

作为一个需要经常作出投资决策的机构或者个人,由于信息不对称、市场风险相对稳定等情况的存在,通过仔细的考虑风险因素往往会带来负面效果,导致投资迷茫,措施良机。因此首先对经典投资组合模型进行归纳总结,然后文章提出一种均衡风险下的证券投资组合模型,并进行实证分析,以便机构或个人能够简明实用的运用此方法在日常的证券投资中作出正确决策。     

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。     

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。     

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.。     

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.     

基于情绪心理偏差的证券投资组合行为风险溢价模型

文章把情绪心理偏好融入到随机折现因子与风险溢价中,对数折现因子可分解为基本成分与情绪成分之和;任何证券的期望回报率可以表示为基本溢价与一个反映情绪为基础的风险情绪溢价之和.利用这个行为风险溢价定价模式从而可以解释权益溢价、波动率之谜.