机会约束下的均值-VaR投资组合模型研究

本文在投资组合回报率服从正态分布的前提下,建立了具有投资机会约束的均值-VaR投资组合模型,讨论了模型最优解的存在唯一性,并得到了最优解的解析表达式;通过比较分析得出,具有投资机会约束的均值-方差投资组合模型只是本文讨论的模型的特款。

基于VaR约束的均值-绝对偏差投资组合优化模型及实证研究

文章在均值-绝对偏差投资组合优化模型中,加入风险价值约束,给出了基于VaR约束的投资组合优化模型,以增强对投资风险的控制能力,然后利用一个自适应的粒子群算法对这个模型进行求解,实证研究表明模型是合理且风险控制能力更强,能够更好地为投资者提供决策依据。

基于机会约束的均值—VaR投资组合模型研究

在证券收益率服从正态分布的前提下,建立了包含无风险证券投资组合的机会约束下的均值—VaR模型,讨论了最优解的存在性和惟一性,并在均值—VaR模型有效边界的基础上引入机会约束,从而得到了最优解均值的解析表达式.

基于机会约束的均值—VaR投资组合模型再研究

在证券收益率服从正态分布的前提下,建立了允许无风险借贷并且借贷利率不同的机会约束下均值—VaR模型,讨论了最优解的存在性和惟一性.然后在均值—VaR模型有效边界的基础上引入机会约束,得到了该模型的有效边界及其最优解.

VaR约束下的投资组合决策模型分析

VaR方法是目前国际上风险管理的主流方法之一。文章将VaR应用到Markwitz均值-方差模型中,构建和动态调整了投资者的最优投资组合,并分析了该组合模型的特性,提出了应用模型中应注意的问题。

变系数模型CVaR约束下最优投资组合选择——基于非广延统计理论

考虑到经济变量随时间的变化而变化,设想资产的收益和协方差矩阵为时间的函数是合理的.一些实证结果表明,风险资产的收益分布呈现出厚尾特征.因此,应用Tsallis分布来驱动风险资产收益的变化,可以更好地捕捉厚尾这一特征.基于非广延统计理论,在CVaR约束下,提出了连续时间最优投资组合选择问题.针对模型中的时变系数,采用局部常数拟合的方法.首先,在非广延统计理论下,构造了风险资产的价格过程.然后,利用随机动态规划方法得到了HJB方程.在对数效用函数下,利用拉格朗日乘子法,得到了对数效用函数下具有CVaR约束的最优投资组合策略,并通过实证分析展示了所得结论的拟合效果.

基于CVaR约束的投资组合模型及应用分析

CVaR是当前研究投资组合中比较有效的方法之一,通过对CVaR概念的讨论和基于CVaR约束的投资组合模型的建立及计算,得出在不同置信水平下的投资组合权重.最后,对我国当前如何运用CVaR提出几点建议.

VaR约束下的无风险投资和贷款并存的证券组合优化模型

由于在现实的金融活动中投资与贷款常常同时存在,本文提出了具有VaR约束和无风险投资与贷款并存的证券组合优化模型,在证券收益率服从正态分布的前提下,给出有效投资比例的解析形式．

引入无风险证券的均值——VaR投资组合模型研究

本文根据Markowitz均值-方差模型的研究发展过程,结合机会约束模型,引入无风险证券,建立了用VaR代替方差作为风险度量指标的机会约束下均值———VaR投资组合模型,讨论了模型最优解的存在性和唯一性,并得到了模型最优解的解析表达式。

投资组合风险管理中VaR模型的缺陷以及CVaR模型研究

本文对VaR和CVaR这两个风险度量进行了较充分的比较分析,参照了我国证券市场的实际情况,并考虑了交易成本,实际收益率的计算以及最小交易单位等因素,建立了CVaR资产组合优化模型,为如何制定合理的资产组合投资方案提出了新的思路。

具有VaR约束和无风险投资的证券组合选择方法

本文提出了具有VaR约束和无风险投资的证券组合优化模型,在证券收益率服从正态分布的前提下,给出有效投资比例及有效边界的解析形式,它是传统的均值-方差模型及有效证券组合的推广。

离散约束条件下的实用投资组合选择模型

鉴于现实证券市场中的投资会受到很多类型的约束的限制,本文在同时综合反映多种市场摩擦与恰当度量投资风险的原则下,构建了两种分别以CVaR和双边一致性度量为风险度量的离散型多重约束实用投资组合选择模型。基于深圳证券交易所A股的日交易数据,我们从实证角度着重考虑了交易费用约束与逻辑约束对最优投资策略选择及其性能的影响,并给出了一些实用的投资建议。实证结果表明:新模型不仅可行、有效,而且能合理反映不同市场摩擦的作用。

基于CvaR模型投资组合保险的绩效实证研究

经济全球化和金融市场一体化带来金融市场波动加大。投资者期望一个在价格下跌的时候能够维持最低保障,同时又能够在市场上涨时带来收益的投资理财产品。投资组合保险策略正是能够满足大家的这种期望。通过将CvaR与投资组合保险相结合,将投资组合保险策略进行动态的改良,考量改良后的投资组合保险在金融市场中对于风险度量的实际应用情况。

约束多目标投资组合模型及其求解算法研究

研究有效的增强投资的效益,针对风险资产的最大和最小投资比率给予限制,使投资风险进行量化。为了提高投资效益,提出设计一种约束多目标免疫优化算法,并将用于约束多目标投资组合模型求解。算法设计中,亲和力由抗体浓度及被控程度决定,增强算法的约束处理能力,初始群通过混沌机制获取,有效地加速算法的收敛速度,每个抗体克隆数目根据亲和力动态变化,增强算法的开采和探索能力。通过实际数据将设计的算法与著名的多目标进化算法NSGAII比较,结果表明,所设计的算法比NSGAII在新的模型下获得更好的收敛性及更高的投资效益。

风险证券投资组合均值——VaR模型分析

Var(Value at Risk,译为风险价值)是一种利用统计思想对市场风险进行估值的方法.通常的模型和方法要对收益的整个分布建模,需要将分布的中心和腰部数据都考虑进来,而Var只关心分布的尾部,尾部分布的建模具有一定的粗略性,这样就会造成模型的设定偏误,带来Var估计的不准确.讨论了尾部分布为标准正态分布的Var模型的解的存在性,在理论上给出了风险投资组合的最佳投资比例及风险的最小值.

投资机会与VaR约束下的投资组合分析

在证券收益率服从正态分布的前提下 ,建立了投资机会与 Va R双重约束下的投资组合模型 ,讨论了最优解的存在唯一性 ,并得到了最优解的解析表达式 .

基于风险价值约束的投资组合选择模型

把VaR风险度量和最优投资组合选择问题相结合,建立并求解了最优均值-VaR投资组合选择模型,实证检验所得到的结果中可以看出,以均值-VaR的模式来对资产进行优化配置具有较高效率,其效率超过以Markowitz均值进行的配置,通过-VaR的模式进行的配置,如果是在确定置信度的前提下,可以使个别偏好、共同偏好合为一体。在VaR的约束下M-V模型的特征,对于Markowitz均值方差的投资组合模型来说,是一种理论上得到的发展。

多条件约束下投资组合模型研究

文中基于经典投资组合MV模型,研究了现实投资活动中实际存在的多种投资约束条件下的投资组合MV模型。通过添加更加细化且贴近实际的约束条件,克服了经典MV模型中假设条件过于苛刻同时又不适用于实际生活的缺点,更好地改进并完善了经典MV模型的应用。并结合中国证券市场的交易数据对新建立的多条件约束的MV模型进行验证分析,以此来说明新建的多条件约束MV模型更加合理、有效、可靠,能够很好地指导投资者稳健地选择投资方案,以达到最好的收益结果。

VaR约束下的投资组合优化模型

VaR方法是目前国际上风险管理的主流方法之一。本文在VaR方法约束的基础上,对马柯维茨均值——方差模型进行深入研究,分析了该组合模型的特性,并给出了一种几何求解方法,研究了在引入VaR的约束条件下的最优投资组合的确定问题。