离散线性投资组合模型的分枝定界算法

本文提出了一类新的带整数交易手数和凹型交易费用的均值绝对偏差模型(MAD)和极大极小投资组合模型(Minmax),并给出了离散模型的分枝定界算法.我们分别用随机产生的数据和Nasdaq股票市场的真实数据进行了数值实验,数值分析表明在一定的收益水平下均值绝对偏差离散模型风险控制上优于极大极小投资组合离散模型,而计算效率上极大极小投资组合离散模型优于期望绝对偏差离散模型.

基于离散Hopfield模式识别样本的GRNN非线性组合短期风速预测模型

利用实时风速数据,建立基于离散Hopfield模式识别样本的广义回归神经网络(GRNN)非线性组合预测模型。在风速数据样本集经二维小波阈值去噪处理后,基于离散Hopfield识别历史数据中与待预测样本最相似的数据,并作为训练样本;将支持向量机、BP神经网络和Elman神经网络分别进行单项预测的结果作为输入向量,经GRNN进行非线性组合预测。采用某风电场的实际风速数据进行预测,结果验证了该预测模型的正确性和有效性。

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。

基于模糊线性规划的组合投资模型及应用

在介绍模糊线性规划模型及其求解方法的基础上将其应用于基于可能性分布的组合投资模型,在可能性规划模型中引入"弹性约束条件",构建基于模糊线性规划的组合投资决策模型,在模型求解过程中将"弹性约束条件"利用隶属函数进行转化,将模型的求解转化为参数规划问题进行处理。并用实例说明该模型的合理性和适用性。

风险投资组合的线性规划模型的建立及求解

当要对比市场上的无风险投资(如存入银行)与多种风险投资组合两种投资方式并进行组合投资策略时,要考虑两个目标,即尽可能获得最大总收益同时承担尽可能小的总体风险,但是这两个目标很难同时实现,因为高收益意味着高风险。文章通过设计一个有关于投资组合的线性规划模型来讨论这两个问题。通过选取合适的决策变量以化解风险函数的非线性性。通过对因子进行加权,我们求得了最佳方案并得到了有效投资曲线。投资者根据有效的投资曲线结合自己的偏好,选择自己的投资方向。最后通过非线性规划,说明线性规划的结果对于交易费收取的阈值有一定的容忍度。

基于差分进化方法的投资组合管理模型

旨在克服非线性规划问题求解中传统数值算法的局部搜索性缺陷 ,引进了一种较新的全局搜索算法——差分进化方法 ,它收敛性好 ,原理简明 ,易于实现 .以一个财产保险公司投资组合问题转化而成的非线性规划模型为背景验证了该算法的有效性 .计算结果表明 ,与传统的非线性规划技术相比 ,该方法具有更好的求解效果 .

求解投资组合模型的遗传算法

针对投资组合模型的特点,研究了遗传算法的编码、算子和算子参数,设计出了一个能够求解投资组合模型的遗传算法.实证分析表明,在求解复杂的投资组合模型时,遗传算法的实算结果要优于梯度算法的实算结果.

CVaR风险度量模型在投资组合中的运用

风险价值(VaR)是近年来金融机构广泛运用的风险度量指标,条件风险价值(CVaR)是VaR的修正模型,也称为平均超额损失或者尾部VaR,它比VaR具有更好的性质。在本文中,我们将运用风险度量指标VaR和CVaR,提出一个新的最优投资组合模型。介绍了模型的算法,而且利用我国的股票市场进行了实证分析,验证了新模型的有效性,为制定合理的投资组合提供了一种新思路。

允许卖空的log-最优资产组合投资模型

本文研究了允许卖空的离散时间金融市场 ,在有风险控制和无风险的条件下 ,当每一周期的收益向量相互独立 (可不同分布 )时 ,分别得到关于log

基于风险计量指标的投资组合决策模型

本文在介绍β系数涵义的基础上,以β系数的证券投资风险分析为起点,以考虑交易费用和是否允许卖空为条件,建立起相应的线性规划模型,并借助线性规划的大M法,分析了模型解的性质,最后给出了具体的数值分析。

基于投资竞赛的离散模型的动力学行为分析

首先为同类企业的投资竞赛建立了一个离散非线性动力学模型,然后深入研究了该模型不动点的稳定性及各种分岔与混沌行为,并分析了系统的非线性动力学性质所表现的经济学意义.研究结果表明:随着系统参数的增大,该离散非线性模型通过准周期过渡和倍周期分岔两种途径通向混沌,并能较好地解释同类企业因竞争而导致经济规模此消彼长的社会经济现象.

考虑最优消费的动态风险投资组合决策模型

本文给出了一个考虑最优消费的风险投资组合数学模型 ,通过该模型投资者能合理确定投资、储蓄和消费的最佳比例。同时本文也指出了该模型所隐含的一些政策涵义。

均值—级差型组合投资优化选择模型

本文给出基于历史收益率数据的均值—极差型组合投资优化选择模型。该模型采用收益的极差作为风险的尺度，可以通过求解线性规划获得最优投资组合方案。在收益分布为正态分布时与均值—方差模型的解相似，避免了均值—方差模型求解二次规划问题（尤其在解决大规模的组合投资问题时）的计算复杂性。

Markowitz投资组合模型最优权重的稳定性检验

鉴于Markowitz投资组合模型与线性回归模型之间的联系,可以在线性回归框架下解决投资组合问题,并作相关的统计与计量经济学检验。Markowitz投资组合权重是最优的,但并不保证该证券在分散组合的非系统性风险方面显著有效,线性回归模型的显著性检验告诉我们,只有最优组合权重通过了显著性检验的证券才对分散组合的非系统性风险有明显的贡献。在实例中,首先用线性回归的方法估计出最小方差点处的最优组合权重;其次通过显著性检验,把不显著的证券从组合中去掉,建立更加简洁有效的投资组合,降低管理成本;最后,使用邹氏预测检验对投资组合的动态性或最优组合权重的结构性变化进行检验,为投资组合的最佳调整时机选择提供一种思路。

修正的马克威茨投资组合模型及其遗传算法求解

修正的马克威茨投资组合模型——收益-风险双目标非线性规划模型,克服了针对马克威茨投资组合理论在实际应用中的局限性。然而该模型的求解存在一定的难度,运用遗传算法及惩罚函数法能有效地求解该模型。对中国的保险资金运用状况进行了实证分析,结果显示该方法是科学而合理的,可为投资者提供有效的理论指导和决策依据。

一类组合投资问题的线性规划解法

根据选定总体风险的一个上界值使组合投资的收益率达到最大的原则,并在合理简化的基础上建立组合投资决策问题的线性规划模型。然后通过算例求解带有参数的线性规划问题,给出资产组合的风险控制值和相应的最大净收益率及投资比例向量的关系。

均值—离差型组合证券投资优化模型

本文给出了基于历史收益率数据的均值—平均绝对离差型组合证券投资优化模型。该模型采用收益的平均绝对离差作为风险的尺度 ,可以通过求解线性规划获得最优证券投资组合。在证券收益分布为正态分布时与均值—方差模型的解相似 ,避免了均值—方差模型求解二次规划问题 (尤其在解决大规模的组合证券投资问题时 )的计算复杂性。

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。

一种改进的投资组合模型的算法和实证分析

目前,在Markowitz的均值-方差模型基础上对含有偏度和交易成本模型的研究较少,结合国内市场数据进行研究并做出三维投资组合有效前沿图像的成果更少。在建立两种在交易成本约束条件下以方差和偏度的线性组合为目标函数的最优投资组合模型之后,利用线性函数逼近,将模型转换成线性规划问题,而且这种逼近程度可以控制。用单纯形法求解以得到最优投资组合。利用国内八个上市公司的数据进行实证分析,做出了三维投资组合近似有效前沿图像,并讨论了目标函数最优值和参数的关系。可以发现,目标函数是期望r和参数m的增函数。

多目标投资组合模型的模糊两阶段解法

对多目标证券组合投资模型进行了研究,模型以绝对偏差和代替方差作为投资组合的风险度量.该模型是一个多目标线性优化问题,采用两阶段模糊算法对模型进行求解,最后给出了该模型的一个实例的最优解.