基于均值-方差-偏度的配电网有功-无功随机模型预测控制

针对高比例具有不确定性的可再生能源接入对配电网安全经济运行带来的挑战,提出一种基于均值-方差-偏度的有功-无功随机模型预测控制协调优化策略。首先,在综合考虑有功和无功成本的基础上,基于Fish⁃er-z变换的拉丁超立方采样生成可再生能源出力场景集,进而构建表征不确定性下收益的期望-偏度模型和表征不确定性风险的方差模型。然后,建立权衡收益和风险的三阶近似矩效用函数,提出基于均值-方差-偏度的有功-无功随机模型预测控制协调优化框架。最后,基于线性化潮流方法对所提模型进行线性化处理,在改进的IEEE-37节点系统进行仿真验证。结果表明,所提策略能够有效应对可再生能源不确定性对配电网经济运行与电压质量的影响。

考虑均值-方差风险量化的VMI供应链协调模型

针对众多企业风险规避的特性,构建了产出不确定环境下的供应链最优投入决策模型,并采用均值-方差模型来量化决策者的风险规避态度,讨论了风险规避的集成供应链和风险规避的VMI供应商在不同风险承受能力下的最优投入决策.研究表明,最优投入决策与其风险承受能力密切相关,且在给定风险承受能力下,决策者具有两种投入量备选方案.当选择低投入量所需承担的缺货损失低于选择高投入量所需承担的库存积压损失时,决策者将选择较低的投入量;否则,决策者将选择较高的投入量.本文进一步引入两种不同类型的契约来协调VMI供应链:成本共担-批发价折扣联合契约和期权契约.研究表明,这两种契约在一定条件下均能够协调VMI供应链,但这两种契约实现供应链帕累托改进的效果受到决策者风险承受能力的影响.

基于均值-方差模型的移民资金投资组合研究

水电发展是我国能源供给侧结构改革的重要战略举措,但其开发往往带来大量人口迁移,能否利用移民资金妥善安置水库移民关系到区域的可持续发展和社会的和谐稳定。现阶段移民资金的使用主要依据补偿标准和经验,未考虑资金使用效率问题。引入市场经济原则,站在移民资金规划者视角,将移民资金使用视为一种投资,根据我国现行的征地补偿移民安置政策,将资金使用方向分为征地补偿、移民安置和后续生计帮扶,按照移民自身受益情况构建判断矩阵,量化不同投资方向的收益和风险,运用投资组合理论,在三类投资均能满足移民最低需求的前提下,以夏普比率为衡量指标,计算出风险水平一定时,收益最大的资金使用方案,为提高移民资金使用效率提供一个新的研究范式。实例分析表明,GB水利枢纽移民资金投资方向大体与移民意愿相符,但后续生计帮扶力度偏低,应调整资金使用方向,保障移民的生计恢复和后续发展。

投资组合均值-方差模型和极小极大模型的实证比较

本文针对传统的Markowitz均值 -方差 (MV)模型和Young(1998)提出的极小极大 (Minimax)模型进行了实证比较研究。我们将 2 0 0 1年上证 30指数的实际数据分成两部分 ,一部分作为样本数据进行优化组合分析 ,另一部分作为非样本数据进行模拟投资 ,检验绩效。结果发现 :在同样的样本数据下 ,由两种模型的解描绘的风险 -收益率有效前沿图非常相似 ;将两组模型的最优解分别进行模拟投资 ,Minimax模型的结果明显优于MV模型。本文的实证结果检验了Minimax模型的理论结论 ,表明其在实际投资中具有良好的可操作性和实用价值。

基于实际收益率分布的均值-方差-条件风险价值多目标投资优化模型

为改善均值-方差模型不能充分反映金融资产实际收益率分布的不足,在不对金融资产收益率分布做任何假设的基础上,引入条件风险价值度量金融资产重大损失风险,建立均值-方差-条件风险价值多目标投资优化模型,提出计算模型有效前沿的理论基础和算法步骤。基于上证50指数成分股的实际数据计算了该模型的有效前沿。计算结果表明:所提出的算法具有满足投资实践所要求的可操作性;投资组合实际收益率不服从正态分布,均值-条件风险价值模型有效集并不是均值-方差模型有效集的子集;相对均值-方差模型和均值-条件风险价值模型,均值-方差-条件风险价值模型能够更好地反映金融资产的实际收益率分布,提高投资者管理投资风险的能力。

参数不确定性下资产配置的动态均值-方差模型

现有关于资产配置的动态均值-方差模型的研究均假设投资者准确知道与资产收益率相关的参数,从而忽略了参数不确定性对投资决策的影响.本文研究引入参数不确定性和贝叶斯学习时的动态均值-方差模型,使用鞅方法求解得出最优投资策略的解析表达式,并导出了均值-方差有效边界.在此基础上,利用中国证券市场的实际数据进行了实证分析,结果表明参数不确定性对最优投资策略以及投资效果有较大的影响.

带有梯形模糊数的均值-方差投资组合模型比较分析

采用梯形模糊数来描述证券的收益率,并建立基于梯形模糊数的收益最大化单目标均值-方差模型、风险最小化单目标均值-方差模型、和收益最大化风险最小化的双目标均值-方差模型.对上述三种模型进行实例分析,讨论投资比例系数上界为1和0.7两种不同情况下三种模型的对比,进而证明模型的可行性以及分析不同模型之间的差异性.

保险公司在风险相依模型中均值-方差准则下的最优投资策略

研究了具有两个业务部门的保险公司的最优投资问题,其中每个业务部门的盈余过程由二维的Lévy过程描述。保险公司可将其盈余投资于金融市场,其中金融市场由一个无风险资产和两个具有风险相关性的风险资产组成,而且风险资产的价格过程由二维的Lévy过程所驱动。文中讨论了两个优化问题。一个是基准问题,即选择适当的投资策略使保险公司的终端财富与一个基准值之差的平方期望最小;另一个是均值-方差(M-V)问题,即在保险公司终端财富给定的情形下,选择适当的投资策略使终端财富的方差最小。利用动态规划的方法,得到第一个优化问题的最优投资策略和最优值函数的解析式。结合第一个优化问题的结果,利用对偶定理得到第二个优化问题的最优投资策略和有效前沿。

基于不确定性均值-方差模型的稳健静态资产组合选择

文章借助相对熵测度风险资产收益的一阶矩和前两阶矩的不确定性对资产组合终期财富期望效用的影响,基于极大极小化理论建立了模型参数不确定下的稳健静态资产组合模型,运用稳健控制方法获得了模型的最优解;根据最优解,以上证综指1997年1月至2009年6月的月收益数据构建了两个不同区间段的样本做实证研究。结果表明,参数不确定性导致资产组合中风险资产的比例降低,并随着投资者不确定性偏好程度增加降低得越多;历史数据或信息越少,参数不确定性影响越强;均值不确定性的影响强于方差不确定性的影响;即使投资者完全不相信方差的预测功能,但仍在一定程度上相信均值的预测功能。

奇异方差阵下的证券组合投资均值-方差模型研究

在用于度量投资风险的方差阵为奇异时,本文通过建立收益率向量分量间的线性关系,研究了允许卖空情形下证券组合投资均值-方差模型,给出了计算最优投资比例系数的方法,同时也给出了模型的有效边界。

均值-方差模型有效组合投资的一个简单算法

本文讨论了均值-方差有效组合投资问题,给出了基于不同模型的有效组合投资的解析表达式;利用这些解析表达式,进一步讨论了基于一般均值-方差效用函数的优化模型,给出了一个简单的算法。

新型风险感受下的均值-方差模型与实证研究

以一般风险测度所具有的共性为突破口,通过引入三角函数,构造出了"S"形风险感受曲线簇.该方法有效地扩展了传统的风险测度构建方法,为进一步刻画复杂的非线性风险感受提供了新的手段和方法.最后,应用研究成果建立了新型风险感受下的均值-方差(M-V)模型,扩展了传统M-V模型的解释能力,进一步可解释投资者面对相同投资机会采取不同投资行为的经济现象.实证结果表明,不同风险感受类型下的投资行为与市场中的散户和机构投资者的投资行为相吻合.

稳健统计推断在均值-方差模型中的应用

针对投资组合均值-方差模型,引入了Fast-MCD多变量稳健估计方法,稳健估计模型中股票期望收益和协方差矩阵,减小了离群值对投资组合决策的影响,并结合我国证券市场的特点,对沪市A股市场进行了实证分析,得到了证券投资组合的有效前沿.

Markowitz均值-方差模型与RAROC模型在中国证券市场的实证研究

从Markowitz均值-方差的基本模型入手,分析其缺陷并引入其修正模型和在此基础上改进的RORAC模型。两个模型采取了不同的风险衡量度量方法。在MATLAB环境下运用遗传算法求解在同一收益水平下的两个模型风险水平。对深圳证券交易所数据的实证研究,证实修正后的Markowitz模型的风险控制能力强于RORAC模型的VAR风险控制方法。

对Markowitz的均值-方差模型改进的两种思路

本文在对Markowitz的均值-方差模型的局限性分析的基础上,提出了两种改进思路,一种是引入VaR约束,建立投资组合模型;另一种是用VaR代替方差,建立均值-VaR模型。

具有马氏调制的风险模型的均值-方差组合选择问题

本文研究了保险市场上的均值-方差组合选择问题.本文利用线性二次控制理论,得到了最优策略和有效的均值-方差边界的显示解.

开放式基金的单阶段均值-方差模型

基于开放式基金的运行机制,对其最优投资组合问题建立了单阶段均值-方差模型,在赎回准备金有固定的比例的前提下,就是否存在无风险资产的投资进行了讨论,并推导出相应问题的最优解和有效前沿的表达式,同时还给出了含风险和预期收益的权衡参数ω的模型与一般均值-方差模型等价的充分必要条件.

稳健均值-方差模型的构建及比较研究

传统均值-方差模型容易受到离群值的影响,导致计算结果与实际情况存在偏差。针对这一情况,文章将稳健统计的思想与传统均值-方差模型相结合,构建出稳健均值-方差模型,以达到减少或消除离群值对模型计算结果影响的目的,并进行了模拟和实证分析。结果表明:当数据中不存在离群值时,使用传统和稳健均值-方差模型进行投资决策的效果基本保持一致;当数据中存在离群值时,传统均值-方差模型容易受到离群值的影响,而稳健均值-方差模型对离群值有较好的抵御能力,可获得较优的投资组合前沿和投资权重。

基于旋转算法的随机模糊均值-方差投资组合优化

Markowitz首先采用方差度量风险,并应用于投资组合优化中,大多数的均值方差模型仅对随机投资组合优化或模糊投资组合优化进行研究,然而,实际投资组合优化问题既包含随机信息也包含模糊信息。本文首先定义随机模糊变量的方差,并用其度量风险,提出了具有交易成本、借贷约束和阀值约束的均值-方差随机模糊投资组合优化模型。基于随机模糊理论,将上述模型转化为具有线性等式和线性不等式约束的凸二次规划问题,并得到其KKT条件。本文还提出改进的旋转算法求解上述模型,该算法消掉KKT条件中部分变量,减少计算量。最后,采用中国证券市场的实际数据进行样本内分析和样本外分析,验证了上述模型和算法的有效性。

基于投资者情绪的均值-方差效应分析

文章以2009年1月至2022年6月时期的中国综合A股市场为样本,通过主成分分析构造投资者综合情绪指数,并按分位数将其划分为低迷期、平稳期及高涨期三个期间,以考察不同的投资者情绪对于股市均值-方差的影响。结果表明,在全样本、投资者情绪平稳及高涨期间,市场的均值与方差之间不存在显著的相关关系;而在投资者情绪低迷时期,市场的均值与方差呈现出显著负相关关系。这说明投资者情绪对于市场均值-方差的影响并非是对称的。