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基于随机矩阵理论的Markowitz组合投资模型 被引量:9
1
作者 唐晓清 白延琴 +1 位作者 刘念祖 刘莹 《上海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期293-297,共5页
通过随机矩阵方法识别、消除极端或非无关抽样样本,提高Markowitz模型的参数估计精度,改进应用Markowitz模型的效果;同时,针对抽样不足的情况,使用Bootstrap方法较好地解决了该问题.
关键词 markowitz组合投资模型 随机矩阵理论 BOOTSTRAP方法
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Heston模型下的两人鲁棒非零和随机微分投资组合博弈
2
作者 朱怀念 陈卓扬 宾宁 《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期158-169,共12页
用Heston模型描述风险资产的价格动态,构建了包含一种无风险资产和一种风险资产的金融市场,投资者可以将其财富自由地配置于无风险资产和风险资产中.考虑到投资者之间经济行为的随机博弈,用相对业绩刻画投资者之间的博弈行为,同时考虑... 用Heston模型描述风险资产的价格动态,构建了包含一种无风险资产和一种风险资产的金融市场,投资者可以将其财富自由地配置于无风险资产和风险资产中.考虑到投资者之间经济行为的随机博弈,用相对业绩刻画投资者之间的博弈行为,同时考虑模型的不确定性,以最大化最坏情境下投资者相对业绩的期望效用为目标,构建了包含两个投资者的鲁棒非零和随机微分投资组合博弈模型,利用动态规划方法分别求得了CRRA效用下Nash均衡策略的解析表达,借助数值仿真算例进行了参数的敏感性分析并给出了相应的经济意义阐释.研究发现:相较于不涉及市场竞争的传统投资策略,竞争将使投资者产生羊群效应,跟风投资风险资产,致使金融市场的系统性风险上升.此外,与不考虑模型不确定性相比,模型的不确定性使得投资者减少对风险资产的投资. 展开更多
关键词 投资组合博弈 纳什均衡 CRRA效用 相对业绩 模型不确定性
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基于改进Black-Litterman模型的投资组合优化
3
作者 黄羿 蒋文正 《吉首大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期89-96,共8页
考虑到金融市场“非完全有效性”且投资者“非完全理性”,通过贝叶斯框架建立了投资者观点与多渠道信息相结合的改进Black-Litterman模型,由此确定了最优的个性化投资策略.在中国股票市场的实证研究中,利用SVM-ARIMA-GARCH模型解决了投... 考虑到金融市场“非完全有效性”且投资者“非完全理性”,通过贝叶斯框架建立了投资者观点与多渠道信息相结合的改进Black-Litterman模型,由此确定了最优的个性化投资策略.在中国股票市场的实证研究中,利用SVM-ARIMA-GARCH模型解决了投资者观点量化的问题.对比几类参考策略,改进Black-Litterman模型所确定的最优投资策略的样本外绩效表现更加稳健,在不同市场行情下均能获得较高的夏普比率和较低的换手率. 展开更多
关键词 BLACK-LITTERMAN模型 贝叶斯框架 投资者观点 投资组合优化
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Markowitz投资组合理论模型应用研究 被引量:48
4
作者 李善民 徐沛 《经济科学》 CSSCI 北大核心 2000年第1期42-51,共10页
关键词 markowitz模型 证券市场 投资组合 股票组合
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Markowitz投资组合模型改进的三帧差分法运动目标检测 被引量:3
5
作者 夏琳琳 潘旭影 +1 位作者 杨雪东 初妍 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期200-204,共5页
移动机器人的目标检测要求其对特定的静止或运动物体进行运动分析及检测。以Voyager-III移动机器人系统为研究对象,实现非理想光照下,对橘红色目标足球的运动检测。提出在传统三帧差分法基础上,先利用Markowitz投资组合模型进行足球目... 移动机器人的目标检测要求其对特定的静止或运动物体进行运动分析及检测。以Voyager-III移动机器人系统为研究对象,实现非理想光照下,对橘红色目标足球的运动检测。提出在传统三帧差分法基础上,先利用Markowitz投资组合模型进行足球目标的特征提取,将场地非感兴趣的目标中,出现全部像素值发生变化的目标去除,再进行图像帧间差分。利用CCD摄像机对比赛环境中足球的运动轨迹进行录制,选取具有代表性的各帧视频图像、Markowitz算法优化后的差分图像和跟踪图像,结果表明跟踪图像不含非目标物的干扰,克服了差分图像存在空洞的问题,为移动机器人提供了一种实用的运动目标检测方法。 展开更多
关键词 三帧差分法 markowitz投资组合模型 运动目标检测 移动机器人 像素值
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基于Markowitz投资组合模型的移动机器人目标提取与识别 被引量:1
6
作者 夏琳琳 张健沛 +2 位作者 田海军 初妍 杨雪东 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期700-704,共5页
移动机器人足球比赛中,准确识别足球并确定其位置是比赛胜负的关键。在理想情况下,比赛场地颜色信息固定,可以通过彩色分割来识别,但是若存在环境光照较弱或不均的影响时,很难明确划分不同颜色区域之间的界限,使得对目标的准确识别受到... 移动机器人足球比赛中,准确识别足球并确定其位置是比赛胜负的关键。在理想情况下,比赛场地颜色信息固定,可以通过彩色分割来识别,但是若存在环境光照较弱或不均的影响时,很难明确划分不同颜色区域之间的界限,使得对目标的准确识别受到影响。提出一种全新的彩色分割方法,通过适当选择几个不同的颜色分量,应用Markowitz投资组合模型对各个颜色分量求取最优权值,进而将最优权值作用于彩色图像,可得到不同区域间对比度增强的灰度图像,分割出所求目标。实验表明,该方法很好地弱化了光照变化带来的影响。 展开更多
关键词 移动机器人 机器人视觉 markowitz投资组合模型 目标提取 彩色图像分割
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Markowitz投资组合模型最优权重的稳定性检验 被引量:2
7
作者 张永正 李长青 孙振 《会计之友》 北大核心 2012年第9期66-69,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 投资组合模型 线性回归模型 非系统风险 稳定性检验
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Markowitz投资组合模型的修正 被引量:3
8
作者 尹占华 《周口师范学院学报》 CAS 2003年第5期9-11,共3页
指出了Markowitz原投资组合模型的某些不足之处,并借助于专家的知识和经验、采用模糊概率等方法对此进行了合理的修正.
关键词 投资组合 模型 模糊概率
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Markowitz投资组合模型下最优组合权重的显著性检验
9
作者 张永正 长青 孙振 《财会月刊(中)》 2011年第10期67-70,共4页
鉴于Markowitz投资组合模型与线性回归模型之间的联系,我们可以通过线性回归方法估计最优组合权重,并且检验最优组合权重的显著性。Markowitz投资组合权重是最优的,但并不保证该证券能够有效分散组合的非系统性风险。线性回归模型的显... 鉴于Markowitz投资组合模型与线性回归模型之间的联系,我们可以通过线性回归方法估计最优组合权重,并且检验最优组合权重的显著性。Markowitz投资组合权重是最优的,但并不保证该证券能够有效分散组合的非系统性风险。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。在实际运用中,以计算最小方差点处的最优组合权重为例,最小二乘回归的结果与直接使用非线性规划求解的结果相同。通过显著性检验还可以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,从而降低管理成本。 展开更多
关键词 投资组合模型 线性回归模型 显著性检验 非系统性风险
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基于理性疏忽的均值方差投资组合模型研究
10
作者 宋思敏 张勇 +1 位作者 冯洁 杨吉丽 《金融》 2024年第5期1693-1703,共11页
经典的均值–方差模型根据经典经济学假设,认为人都是理性的。但实际情况中,人们通常会受限于有限的注意力,最优的投资组合会改变,于是本文在经典均值方差模型中添加信息约束条件,并用中国证券市场部分股票实证模拟了投资者在信息约束... 经典的均值–方差模型根据经典经济学假设,认为人都是理性的。但实际情况中,人们通常会受限于有限的注意力,最优的投资组合会改变,于是本文在经典均值方差模型中添加信息约束条件,并用中国证券市场部分股票实证模拟了投资者在信息约束条件下可达到的最优投资组合,得到有效前沿。结果发现在增加信息约束条件后,有效前沿范围缩短,人们可以处理的风险变小。研究为理性疏忽的研究提供了思路。The classic mean variance model assumes that people are rational based on classical economic assumptions. However, in reality, people are often limited by limited attention and the optimal investment portfolio will change. Therefore, this article adds information constraints to the classical mean variance model and uses some stocks in the Chinese securities market to empirically simulate the optimal investment portfolio that investors can achieve under information constraints, obtaining an efficient frontier. It was found that with the addition of information constraints, the effective frontier range was shortened, and the risk that people could handle decreased. The study provides ideas for limited attention. 展开更多
关键词 理性疏忽 均值方差模型 投资组合 信息约束
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基于原—对偶内点算法的股票投资组合分析——兼论Markowitz均值—方差模型的应用
11
作者 张伟 《江苏教育学院学报(社会科学版)》 2013年第3期73-76,共4页
首先对Markowitz均值—方差模型进行了回顾,对Markowitz均值—方差模型的求解给出了更为优化的算法,即原—对偶内点算法,并利用优化后的算法模型对中国股票市场进行实证分析,得出对投资者更为有效的投资建议。
关键词 原-对偶内点算法 markowitz均值-方差模型 股票 投资组合
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投资组合优化模型及其在金融市场中的应用 被引量:1
12
作者 李敏 《财富生活》 2024年第9期163-165,共3页
随着信息技术的飞速发展,金融市场变得日益复杂多变,投资者面临着更大的风险和挑战。在这种背景下,投资组合优化模型成为管理风险和提高收益的重要工具。本文针对均值-方差模型、条件价值风险(CVaR)模型、黑-立特曼模型、多因子模型和... 随着信息技术的飞速发展,金融市场变得日益复杂多变,投资者面临着更大的风险和挑战。在这种背景下,投资组合优化模型成为管理风险和提高收益的重要工具。本文针对均值-方差模型、条件价值风险(CVaR)模型、黑-立特曼模型、多因子模型和动态投资组合优化模型等进行了深入分析,探讨投资组合优化模型在金融市场中的应用,并通过实证分析评估了各模型的有效性。旨在为投资者提供更为科学和合理的投资决策支持,以实现风险与收益的最佳平衡。 展开更多
关键词 投资组合优化 金融市场 均值-方差模型
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集成的深度强化学习投资组合模型
13
作者 龙杰 谢良 徐海蛟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第1期300-310,共11页
投资组合问题是量化交易领域中的热点问题。针对现有基于深度强化学习的投资组合模型无法实现自适应的交易策略和有效利用有监督信息的缺陷,提出一种集成的深度强化学习投资组合模型(IDRLPM)。首先,采用多智能体方法构造多个基智能体并... 投资组合问题是量化交易领域中的热点问题。针对现有基于深度强化学习的投资组合模型无法实现自适应的交易策略和有效利用有监督信息的缺陷,提出一种集成的深度强化学习投资组合模型(IDRLPM)。首先,采用多智能体方法构造多个基智能体并设计不同交易风格的奖励函数,以表示不同的交易策略;其次,利用集成学习方法对基智能体的策略网络进行特征融合,得到自适应市场环境的集成智能体;然后,在集成智能体中嵌入基于卷积块注意力模块(CBAM)的趋势预测网络,趋势预测网络输出引导集成策略网络自适应选择交易比重;最后,在有监督深度学习和强化学习交替迭代训练下,IDRLPM有效利用训练数据中的监督信息以增强模型盈利能力。在上证50的成分股和中证500的成分股数据集中,IDRLPM的夏普比率(SR)达到了1.87和1.88,累计收益(CR)达到了2.02和1.34;相较于集合式的深度强化学习(EDRL)交易模型,SR提高了105%和55%,CR提高了124%和79%。实验结果表明,IDRLPM能够有效解决投资组合问题。 展开更多
关键词 深度强化学习 投资组合模型 集成学习 卷积块注意力模块 趋势预测
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基于机器学习的选股模型及投资组合研究
14
作者 卢相刚 王泽仁 《数据挖掘》 2024年第1期43-63,共21页
股票是金融市场重要的组成部分,其变化存在着一定的内在规律,但是也受到多种因素的制约与影响。因此,如何能够选取好的股票进行操作也成为了很多从业者的研究方向。传统的选股策略有两种,一种为多元回归法,其缺点是对于极端值较为敏感,... 股票是金融市场重要的组成部分,其变化存在着一定的内在规律,但是也受到多种因素的制约与影响。因此,如何能够选取好的股票进行操作也成为了很多从业者的研究方向。传统的选股策略有两种,一种为多元回归法,其缺点是对于极端值较为敏感,极端值的存在会影响回归结果,另一种是多因子打分法,其缺点是需要人为给定各个因子的权重,主观性对选股结果有很大影响。本文使用基于决策树的Adaboost模型进行选股,并且构建了投资组合的优化模型,有效提升了投资的收益率。本文的主要工作包括:(1) 建立股票特征指标库,选取更能解释模型的特征指标并对其进行有效性分析和相关性分析;(2) 构建基于决策树的Adaboost选股模型,对模型参数进行优化并且对模型的泛化能力进行评估;(3) 对马科维兹的投资组合模型进行改进,提出一种新的投资组合模型,使得能在降低总体风险的同时将投资收益维持在一个相对高的水平。 展开更多
关键词 选股模型 机器学习 投资组合
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我国环保行业股票投资组合构建的实证研究——基于Fama-French三因子模型
15
作者 曹洋 《商展经济》 2024年第19期104-107,共4页
本文利用Fama-French三因子模型计算2022年11月1日—2023年10月31日所有股票的三因子数据,并根据计算的三因子数据对股票的超额收益率进行OLS回归。结果显示,三因子均呈现显著正相关,但模型整体拟合优度并不高。在回归之后,选出环保行... 本文利用Fama-French三因子模型计算2022年11月1日—2023年10月31日所有股票的三因子数据,并根据计算的三因子数据对股票的超额收益率进行OLS回归。结果显示,三因子均呈现显著正相关,但模型整体拟合优度并不高。在回归之后,选出环保行业股票的a值,对其进行排序,选出排名靠前的50只股票,利用DEA-Malmquist模型对其基本面情况进行评分,再利用熵权法对两列信息准则列进行综合评分,在50只股票中再选出排名靠前的10只股票作为投资组合成分股,利用综合评分对其赋权。结果发现,该投资组合在样本期间内的收益率远高于行业平均和沪深300指数,且在后续期间2023年11月1日—2024年1月12日仍有相对较高的收益率,但投资组合收益率波动较大。 展开更多
关键词 FAMA-FRENCH三因子模型 环保行业 熵权法 股票投资组合
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金融时间序列的波动持续性与优化投资组合关系——基于GARCH(1,1)模型矩的视角
16
作者 李宛洁 《现代商业》 2024年第4期105-108,共4页
GARCH(1,1)模型是最具代表性的ARCH族模型,而ARCH族模型是描述金融时间序列波动持续性特征最为广泛使用的模型,因此对GARCH(1,1)模型进行研究具有很强的理论和实际意义。本文基于矩的角度对GARCH(1,1)模型描述的波动持续性进行了研究并... GARCH(1,1)模型是最具代表性的ARCH族模型,而ARCH族模型是描述金融时间序列波动持续性特征最为广泛使用的模型,因此对GARCH(1,1)模型进行研究具有很强的理论和实际意义。本文基于矩的角度对GARCH(1,1)模型描述的波动持续性进行了研究并得到了矩和波动持续性关系的具体数学描述。这为人们厘清掩藏在服从GARCH(1,1)过程的金融时间序列背后的规律提供了一个独特视角,帮助人们了解GARCH模型并优化投资组合。 展开更多
关键词 GARCH(1 1)模型 2m阶矩 优化投资组合 波动持续性
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基于Prophet-DCC-GARCH组合模型的国债与股票投资组合VaR估计
17
作者 顾邹伟 彭悦珂 申敏 《中阿科技论坛(中英文)》 2024年第11期60-66,共7页
随着经济社会的发展,经济周期波动、市场不确定性加剧,风险值(VaR)的预测迫在眉睫。文章采用风险型的科技股票比亚迪和稳健型的国债的收盘数据,以DCC-GARCH模型为基础,引入Prophet模型,更改DCC-GARCH模型的均值项,考虑节假日、特殊事件... 随着经济社会的发展,经济周期波动、市场不确定性加剧,风险值(VaR)的预测迫在眉睫。文章采用风险型的科技股票比亚迪和稳健型的国债的收盘数据,以DCC-GARCH模型为基础,引入Prophet模型,更改DCC-GARCH模型的均值项,考虑节假日、特殊事件和年周期性、周周期性,构建了Prophet-DCC-GARCH组合模型。该组合模型的预测误差(RMSE)为:比亚迪3.044 959×10^(-4),国债7.760 821×10^(-6)。采用计量经济学方法计算VaR,在置信度为0.95%时,2个头寸的联合风险值为:DCC-GARCH模型0.038 8,Prophet-DCC-GARCH组合模型0.037 0。组合模型中,Prophet模型提取了潜在风险影响因素,所以风险值明显要小。在对多个头寸的风险值进行预测时,考虑其中潜在的影响因素,可以更好地提供VaR预测值,进而为投资者提供更可靠的建议。 展开更多
关键词 投资组合 VaR PROPHET DCC-GARCH 组合模型
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Markowitz投资组合模型在深沪股市上的实证研究 被引量:6
18
作者 罗光明 刘永 《新疆财经》 2001年第4期41-43,59,共4页
关键词 中国 股票市场 证券市场 markowitz投资组合模型 收益 风险 静态证券组合理论
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证券投资组合优化模型及其应用
19
作者 高峥 《财富生活》 2024年第30期74-76,共3页
随着全球经济一体化进程的加速以及金融市场的飞速发展,证券投资领域日益繁荣但也面临诸多挑战。市场波动加剧、信息不对称等问题凸显,传统投资组合方法已难以满足投资者对风险控制和收益优化的需求。基于此,本文针对证券投资组合优化... 随着全球经济一体化进程的加速以及金融市场的飞速发展,证券投资领域日益繁荣但也面临诸多挑战。市场波动加剧、信息不对称等问题凸显,传统投资组合方法已难以满足投资者对风险控制和收益优化的需求。基于此,本文针对证券投资组合优化模型及其应用展开全面分析,深入研究各类优化模型的原理与特点,剖析现有模型在实际应用中存在的问题,例如对市场动态变化适应性不足、未能充分考虑投资者行为因素等。通过理论分析与实证研究相结合的方法,对模型进行改进和创新,以期达到构建更具适应性和有效性的投资组合优化模型的目的,帮助投资者实现精准的资产配置、降低投资风险、提高投资收益,同时为金融市场的稳定运行和健康发展提供理论支撑与实践指导。 展开更多
关键词 证券投资组合 优化模型 风险与收益 模型改进
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基于Black-Litterman模型的基金投资组合策略研究
20
作者 郭树辉 《电子商务评论》 2024年第2期3632-3642,共11页
基金投资交易规模随着我国金融市场的发展不断壮大,基金经理的资产配置和选股能力成为投资者购买基金产品时主要的关注因素。本文将基金经理个人特征指标纳入基金业绩评价指标中,构建基金综合评价指标,采用集成学习模型(Xgboost,Catboos... 基金投资交易规模随着我国金融市场的发展不断壮大,基金经理的资产配置和选股能力成为投资者购买基金产品时主要的关注因素。本文将基金经理个人特征指标纳入基金业绩评价指标中,构建基金综合评价指标,采用集成学习模型(Xgboost,Catboost和LightGBM)并选择预测误差(MSE)最小的模型,结合纳入主观因素的Black-Litterman模型进行资产配置,实证检验基金综合业绩指标是否能在B-L模型构建的资产配置策略中获得超过市场的收益率。实证结果表明,集成学习模型中,Xgboost对数据的预测效果较好,使用Xgboost进行基金收益率预测并使用四种资产配置模型(等权重模型、风险平价模型、最小方差模型、基于集成学习优化后的Black-Litterman模型)进行投资,发现Black-Litterman模型与风险平价模型具有较好的收益回报,而等权重模型、风险平价模型并不能带来超过市场指数的收益。 展开更多
关键词 基金投资组合 Xgboost BLACK-LITTERMAN模型
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