简介：摘要本文讨论了摩擦市场中，可以卖空的基础上，构造最优投资组合选择的极大极小模型。应用经典的KyFan极大极小不等式定理，将其转化为两个二次规划问题，并给出最优投资组合的表达形式。

简介：运用P.C.Young状态空间预测修正模型对个股价格走势进行拟合，计算不同组合方式的证券预期收益率及其差异变动程度，确定备选方案，然后从中寻找理想点，达到收益与风险的均衡。

简介：VaR（ValueatRisk）是一个在当前的金融市场条件下，测量各种不同的风险，确定投资的获利的重要方法。本文提出了VaR估计并提出新问题，即假设给定一个可接受的VaR，如何确定一组给定证券的组合投资的最大收益，并且同时满足VaR的约束条件；假设市场条件是变化的，如何在保证的投资组合下，在给定的VaR范围内，获得一个投资重组（重新平衡）策略，使其在一系列投资组合中相应的收益最大。为了解决这些问题，我们采用并进一步发展了一种算法来处理这些投资组合的优化问题。

简介：以β值证券组合投资决策模型为理论基础,建立了追加投资的情况下所对应的投资组合模型,并通过案例进行实证分析。

简介：CVaR是在VaR的基础上发展出的一种投资风险计量方法，它克服了VaR的一些缺陷，本文在马柯维茨（Markowitz）的投资组合模型基础上，提出了基于CVaR约束下的E-SV投资组合模型。该模型为机构投资者进行投资组合提供了一种可操作的方法。

简介：文章用动态规划方法建立投资与消费组合的数学模型，并加以分析研究，从而使模型更符合实际，有利于实施最佳的消费与投资组合策略。

简介：本文对基于信息熵的证券投资组合模型,根据模糊决策理论,在模糊环境下对模型进行求解,将投资者的主观意见反映在模糊情况的组合投资模型中,并通过实例,验证了该模型解法的可行性和有效性.

简介：讨论了在Markowitz均值-方差模型的基础上引入一种新的投资组合综合模型——风险和效益综合模型，讨论当方差-协方差矩阵正定和半正定时的最优投资组合问题，并利用主成分分析法得到了模型的解析解，从而对于原来的模型作了一定的扩展。

简介：投资者进行投资实践时无不面临着背景风险。绝大多数以均值方差为框架的投资组合并没有考虑背景风险，其效用在实际应用中容易受到背景风险的影响。本文在含有交易费用的双目标函数模型中引入背景风险，从是否含有背景风险和背景风险偏好度大小两方面对投资组合问题展开研究，并使用智能算法得到模型的最优解，对模型进行实证分析。实证结果表明：1）当背景风险收益为0时，含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合更能反映真实的投资环境。2）当背景风险收益不为0时，含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合得到更高的收益。因此，考虑背景风险后投资组合的构建优于不考虑背景风险投资组合的构建。

简介：我们对模型参数随随机市场改变的多期最优投资组合问题，提出了一个新的均值一方差模型。它度量的是终端财富的增长倍数，这方便不同投资策略的比较以及不同投资个体的业绩评价。本文引入马尔科夫链描述跨期相关性。在构造了一个辅助问题并建立它们与原问题之间的关系之后，利用动态规划的方法求出了辅助问题的最优解的解析表达式，从而推导出我们模型的最优投资组合策略和有效前沿的解析表达式。

简介：股票市场是一个高风险高收益的市场，通过构造投资组合分散风险，可以在一定风险情况下实现收益的最大化或者在收益一定的情况下实现风险最小化．文中从十七个财务因子中提取了八个共同因子进行主成分分析，进而分析沪深A股所有股票的财务状况．通过给每只股票打分，选出前五只股票构造一个投资组合，然后确定各种资产的最优权重和估计出投资组合的VaR，并对VaR进行回测以检验投资组合的可靠性．

简介：考虑证券收益的时变特性，将证券收益率看成随机序列，以β值证券组合投资决策模型为理论基础，提出了β值时变证券组合投资决策方法。

简介：本文主要根据证券收益的单指数模型构建最优风险投资组合,选取2012年1月至2016年4月间的上海A股市场的10只具有正α值股票的月收益率进行回归分析,进行最优风险组合的构建。最后发现选取的10只股票与上证综合指数构建的最优风险投资组合的夏普比率比上证综合指数的夏普比率要高,而具有正α值的股票构建的积极组合的夏普比率要高于最优风险投资组合。

简介：提出基于贝叶斯思想的图模型结构检测方法：首先给出精度矩阵新的参数化方法，且通过MCMC方法给出算法设计，最后将该图模型方法应用于中国证券市场，研究在牛市和熊市下证券市场六大板块之间的条件相关性。实证结果表明：牛市和熊市下的行业板块图结构存在显著差异，熊市似乎有着更强的相关性。

简介：根据ES风险度量方法，拓展了马克维茨均值一方差资产组合模型，研究均值一ES准则下的资产组合问题。用APD—GARCH模型刻画风险资产收益率序列，以多元Copula函数描述风险资产间的相关结构信息，构造灵活的Copula—APDG—ARCH模型。利用该模型，借助MonteCarlo模拟，分别研究相关结构是多元正态Copula函数、多元t-Copula函数和多元ClaytonCopula函数的风险资产组合的均值-ES有效前沿，并进行比较。实证研究表明，在有效组合范围内，正态Copula函数明显高估了资产的组合风险；当期望收益较小时，t-Copula函数对应的风险值最小，但随着期望收益的增加，多元ClaytonCopula函数对应的有效前沿表现最好。

简介：在证券组合投资过程中,忽略交易费用会导致非有效的证券组合投资,本文提出了一个考虑交易费用的证券组合投资的区间数线性规划模型,通过引入区间数线性规划问题中的目标函数优化水平参数λ和约束条件满足水平参数η将目标函数和约束条件均为区间数的区间数线性规划模型转化为确定型的一般线性规划模型,进而求得相应于优化水平λ和满足水平η的满意解.

简介：摘要：随着国民经济的发展和金融市场的繁荣，投资成为人们获取财富增长的重要途径之一。然而，投资过程中面临的风险和收益也不容小觑。而资产配置与投资组合优化模型的应用可以帮助投资者在不同资产之间合理分配投资资金，降低风险并提高收益。本文旨在对资产配置与投资组合优化模型的应用进行研究。资产配置是投资者在不同资产类别之间分配投资资金的过程，而投资组合优化模型是通过数学和统计方法对不同资产进行组合以达到最优收益与风险管理的目标。本文将通过分析资产配置与投资组合优化模型的基本概念和原理，探讨其在实际投资决策中的应用，并提出相关的改进和建议，以提高投资组合的效率与收益。

简介：利用Markowitz的均值-方差模型,可以构建有效的社保基金投资组合,在收益率确定的情况下使得风险最小,并根据各类资产的期望收益-波动比率来确定其最优资产配置.

简介：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。

简介：摘要：贝叶斯网络算法是一种重要的概率推理方法，可用于数据建模和决策制定。在金融领域中，组合投资决策是一项复杂的任务，需要考虑多方面因素，如经济环境、行业状况和公司财务状况等。为了解决这个问题，本文通过探究基于贝叶斯网络的组合投资决策模型，以便提供一种有效的分析方法和决策工具，为投资者提供更可靠的决策支持。