基于CVaR风险控制下的多阶段投资组合优化模型

文章研究以条件风险价值CVaR为约束的多阶段投资组合问题。在不允许卖空的情况下,将风险控制在一定水平,以最大化终端财富为目标建立多阶段投资组合模型,并通过罚函数处理机制建立辅助问题,利用差分进化算法求解新模型,得到各阶段的最优投资组合策略。实证分析表明该模型合理,为投资者选择适合自己风险偏好的投资组合策略提供了思路。

均值-WCVaR多阶段投资组合优化模型

在随机变量为非完全分布信息的情况下,以最坏情况的条件风险价值WCVaR代替CVaR为风险度量指标,对整个投资过程进行风险控制,并考虑到市场的不完备性,如不允许卖空以及交易费用的情况,建立均值-WCVaR模型。依据沪深证券市场的实际数据,运用遗传算法进行数值仿真,实验表明该模型能更有效地控制风险。

具有机会约束的多阶段可信性M-AD投资组合优化

基于可信性理论,考虑交易成本、借贷约束、阈值约束和基数约束等现实约束,提出了一种新的具有机会约束的多阶段可信性均值—绝对偏差(M-AD)投资组合优化模型,运用可信性均值和绝对偏差度量资产的收益和风险;基于可信性理论,将该模型转化为确定型的动态优化问题;提出一种新的前向动态规划方法,以获得最优投资组合策略;最后,通过实证研究验证了该模型和算法的有效性.研究结果表明:基于机会约束理论,该模型在给定的置信水平下,收益率不会低于某个预先给定的值.