数据驱动的扭曲均值-半方差投资组合选择

运用样本平均近似的数据驱动方法研究了带概率扭曲的均值-半方差投资组合优化模型,结合经典的遗传算法(ICA)和帝国竞争算法(GA),提出了ICA-GA混合算法.利用真实市场数据,对模型进行实证分析并求解有效前沿.最后,通过比较算法程序运行时间,表明本文创新的ICA-GA混合算法融合了帝国竞争算法和遗传算法两者的优势,比它们有更好的表现.

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。

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。

具有基数约束的多阶段均值-半方差可信性投资组合优化

文章探讨了一个多阶段模糊收益的投资组合优化问题。考虑交易成本、借贷约束、阈值约束和基数约束等现实约束,提出了一种新的多阶段均值-半方差可信性投资组合模型。在该模型中,本文分别运用可信性期望值和半方差来度量投资组合收益和风险。基于可信性理论,将该模型转化为一个动态优化问题。由于存在交易成本和基数约束,该模型是具有路径依赖性的混合整数动态优化问题。本文提出了一种新的离散近似迭代方法进行求解,并证明其线性收敛性。最后,文章运用了具体的算例以验证算法和模型的有效性。

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。

基于均值-方差有效前沿的投资组合性能评价相对指数

以马科维茨均值 -方差 (Mean- Variance)模型有效前沿 (efficient frontier)上的有效投资组合为参考投资组合 ,定义基于均值 -方差有效前沿的投资组合性能评价相对指数 。

具有实际约束的多阶段M-V投资组合时间一致性策略研究

从动态规划的角度分析,方差算子的不可分离性导致标准的多阶段均值-方差模型的最优投资策略不满足时间一致性。文章采用条件期望映射的方法,构建了一个具有交易成本、借贷约束和阈值约束的多阶段M-V投资组合模型。由于考虑了交易成本,该模型是一个具有路径依赖性的动态优化问题。为了获得其时间一致性投资策略,文章将该问题近似地转化为连续性动态规划模型,证明最优解的近似度,并运用离散迭代算法求解。最后,使用上海证券交易所的部分历史数据验证了模型和算法的有效性。

多阶段均值—标准差投资组合时间一致性策略研究

文章运用标准差度量投资组合的风险,考虑交易成本、借贷约束和阈值约束等情况,提出了具有Vasicek随机利率和风险偏好的多阶段均值-标准差投资组合模型(V-M-SD)。基于博弈论的方法,将该模型转化为时间一致的动态优化问题,并使用离散近似迭代法求解满足时间一致性的最优投资组合。最后,实证分析借贷约束、阈值约束和风险规避系数对V-M-SD模型的最优时间一致性策略的影响。研究发现,当其他约束条件保持不变时,在一定的阈值范围内,投资组合的终期财富分别与借贷约束、阈值约束、风险规避系数正相关、正相关、负相关;投资组合的单位风险水平分别与借贷约束、阈值约束、风险规避系数负相关、负相关、正相关。

限制性卖空的均值-方差投资组合优化

本文提出了限制性卖空的均值-方差投资组合模型,通过变量替换将该模型转变为一般二次规划问题,从而运用不等式组的旋转算法进行求解.文章还以一个具体例子验证该算法的有效性,并证明在一定变化范围内,借入资产的资金与总资金的比例越大越有助于拓展投资机会空间.

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。

基于风险价值约束的动态均值-方差投资组合的研究

研究了基于风险价值约束的动态均值-方差项目投资组合的数学模型,该模型是控制带约束的随机线性二次型(LQ)控制问题.在讨论该随机LQ控制问题的解之后,给出投资组合动态数学模型对应的随机哈密顿-雅克比-贝尔曼方程的解,得出了有效边界和最佳策略,讨论了风险价值约束的影响.最后,针对某油田勘探开发项目的实际情况,应用上述结论求出该实例的解,并讨论了风险价值约束发挥的作用.

基于分块矩阵的均值-方差投资组合模型

文章针对传统的均值-方差模型在实际应用中计算量庞大及协方差矩阵为奇异矩阵的情况,在允许卖空的条件下,以期望收益为约束,建立以风险最小化为目标函数的基于分块矩阵的均值-方差模型。最后,选取沪市的70支股票的日收益率进行实证分析,结果表明了模型的合理性和可行性。

基于投资者情绪的均值-方差投资组合选择研究

将投资者情绪引入投资组合选择问题研究,构建了投资者情绪调节的均值-方差投资组合模型,通过拉格朗日乘数法,得到了最优投资组合策略及有效前沿的解析解,结果表明:最小情绪调节方差在达到最小值点前随投资者情绪的增加而递减,之后随投资者情绪的增加而递增,呈现出一种U型的抛物线关系;在方差-均值坐标中有效前沿与经典的均值-方差模型的有效前沿形状是一致的,但投资者情绪函数越大,有效前沿越向方差-均值坐标的右上端移动。

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.

带转移机制且股票价格服从几何Levy过程的连续时间均值-方差投资组合选择

研究了带转移机制且股票价格服从几何Levy过程的均值-方差投资组合选择模型。用一个连续时间平稳马氏链表示市场所处的状态,文中主要参数,比如资产收益、Levy测度等均依赖于所处的市场状态。分析了最优投资组合策略的存在性,用动态规划方法得到了最优投资组合策略、最优目标函数和有效前沿。

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。

不允许卖空情况下多阶段均值-方差投资组合优化

提出了不允许卖空情况下终期财富最大化的多阶段均值-方差投资组合模型,其目标函数不具有可分离性。将该模型嵌入到一个辅助模型中,从而转化为目标函数可分离的动态规划问题,并用离散近似迭代法进行求解。最后采用源自上海证券交易所的实证数据验证了该模型和算法的有效性。

不允许卖空情况下均值-半方差投资组合优化研究

运用不等式组的旋转算法求解不允许卖空情况下均值-半方差投资组合模型,并选取沪市六只业绩比较好的股票,进行模拟投资,计算出模型的总收益率,并与等比例投资相比较。结果表明均值-半方差投资组合的投资效果总体上优于等比例投资。

证券投资组合的均值-方差分析

利用Markowitz的均值-方差分析方法,分别用均值和方差衡量投资组合的收益与风险,从主观和客观上描述了投资者对期望收益率和风险的偏好程度,从而建立起能够最大限度满足投资者需求的投资组合模型。模拟投资者在投资组合模型中根据各股票期望收益率等数值的计算,得出了投资组合的最优投资比例。

具有二次分段凹交易成本的均值-方差投资组合优化

在投资过程中,交易成本是不能忽视的。一般情况下,交易量较小时,单位交易成本较大;随着交易量的增加,单位交易成本不断减少;当交易量大于某值时,单位交易成本不变。提出了交易成本函数为二次分段凹函数的均值-方差投资组合模型,并结合不等式组的旋转算法和分枝定界法求解。最后,采用中国证券市场的实际数据,运用自编程序计算出不同期望收益率所对应的最优投资比例,从而为投资者提供决策支持。