检索结果-南通市图书馆

动态高阶矩风险稳健性测度与参数化组合投资决策研究

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运筹与管理 2023年第8期32卷 166-173页

作者：刘书婷许启发蒋翠侠合肥工业大学管理学院安徽合肥230009 过程优化与智能决策教育部重点实验室安徽合肥230009

针对已有高阶矩组合投资模型中风险测度与模型求解的不足,本文构建动态高阶矩参数化组合投资决策模型(B-S-K)并给出其求解方案。首先,运用混频数据抽样分位数回归(MIDAS-QR)模型,充分挖掘高频数据信息,提高动态高阶矩风险测度的及时性... 详细信息

针对已有高阶矩组合投资模型中风险测度与模型求解的不足,本文构建动态高阶矩参数化组合投资决策模型(B-S-K)并给出其求解方案。首先,运用混频数据抽样分位数回归(MIDAS-QR)模型,充分挖掘高频数据信息,提高动态高阶矩风险测度的及时性、准确性和稳健性;其次,采用参数化组合投资策略,将资产特征变量、动态偏度风险和动态峰度风险纳入组合投资权重函数,大幅缩减待估计参数数目,提高模型求解效率。分别对中国股票市场的个股和行业板块指数进行实证,研究结果一致表明:第一,基于MIDAS-QR模型的动态高阶矩风险稳健性测度,不仅充分考虑了金融风险的时变特征,而且测度结果受异常值影响较小,是一个稳健且有效的测度方法;第二,市盈率、账面价值比、动态偏度风险与组合投资权重显著正相关,条件波动率、动态峰度风险与组合投资权重显著负相关,这些为组合投资决策提供了较好的机理性解释;第三,与等权方案、M-V模型、基准(B)模型和B-S模型等相比,本文构建的B-S-K模型,在收益、风险和风险调整收益等三个方面均表现出显著且稳定的优势。

关键词：高阶矩风险组合投资参数化策略 MIDAS-QR CARA效用函数

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组合投资的试验设计方法研究

数理统计与管理 2016年第1期35卷 142-153页

作者：燕飞张崇岐广州大学经济与统计学院广东广州510006

本文运用了G-最优混料试验设计的理论和方法对证券投资组合进行了研究,给出了两种情况下两支股票预期收益率的最大风险极小化的试验设计方法,并通过相关的定理及其证明,将两支股票的研究方法推广到多支股票的情形,最后给出了实证分析。

关键词：混料试验设计异方差 G-最优设计组合投资组合投资风险

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面向组合投资预测的大数据生成算法

计算机工程与设计 2021年第2期42卷 388-395页

作者：赵会群曲艺北方工业大学信息学院北京100144

为满足组合投资预测对数据的需求,提出一种基于增量式贝叶斯网络模型的大数据生成方法。使用时间序列生成算法对未来各项数据进行部分生成;结合新生成数据对历史数据训练的贝叶斯网络模型进行更新,使更新后的贝叶斯网络能够体现该时间... 详细信息

为满足组合投资预测对数据的需求,提出一种基于增量式贝叶斯网络模型的大数据生成方法。使用时间序列生成算法对未来各项数据进行部分生成;结合新生成数据对历史数据训练的贝叶斯网络模型进行更新,使更新后的贝叶斯网络能够体现该时间段内新旧金融数据中各项变量之间的关系及蕴含的规律;在贝叶斯网络中通过路径搜索算法生成投资组合路径的集合,根据其中各路径的概率分布,生成具有真实数据特征的可用于组合投资预测的大数据集。实验结果表明,该方法具有可行性,保证了一定的准确度。

关键词：组合投资贝叶斯网络模型时间序列模型路径搜索大数据生成

基于Expectile回归的均值-ES组合投资决策

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中国管理科学 2018年第10期26卷 20-29页

作者：许启发丁晓涵蒋翠侠合肥工业大学管理学院安徽合肥230009 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室安徽合肥230009

为解决均值-ES（Expected Shortfall）组合投资决策中的计算困难,通过理论证明将其转化为一个Expectile回归问题,进而给出其Expectile回归求解新方法。该方法具有两个方面的优势：第一,Expectile回归的目标函数为二次损失函数,具有连续... 详细信息

为解决均值-ES（Expected Shortfall）组合投资决策中的计算困难,通过理论证明将其转化为一个Expectile回归问题,进而给出其Expectile回归求解新方法。该方法具有两个方面的优势：第一,Expectile回归的目标函数为二次损失函数,具有连续、光滑等特性,其优化与计算过程简单易行,且具有很好的可扩展性;第二,优化Expectile回归目标函数得到Expectile,利用Expectile与ES之间对应关系,能够准确地得到最优组合投资的ES风险值。选取沪深300指数中具有行业代表性的5支股票进行实证研究,将基于Expectile回归的均值-ES模型与均值-VaR模型、均值-方差模型进行对比,发现前者能够很好地分散组合投资尾部风险大小,显著提高组合投资绩效。

关键词：组合投资 Expectile回归均值-ES模型均值-VaR模型均值-方差模型

基于MIDAS分位数回归的条件偏度组合投资决策

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中国管理科学 2021年第3期29卷 24-36页

作者：许启发刘书婷蒋翠侠合肥工业大学管理学院安徽合肥230009 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室安徽合肥230009

条件偏度是金融市场典型特征之一,忽略条件偏度的组合投资决策往往难以有效地分散金融风险。为此,本文构建了包含条件偏度的组合投资模型,并给出其建模方法。首先,运用MIDAS-QR模型,改善条件偏度测度效果;其次,基于CRRA效用函数,将组合... 详细信息

条件偏度是金融市场典型特征之一,忽略条件偏度的组合投资决策往往难以有效地分散金融风险。为此,本文构建了包含条件偏度的组合投资模型,并给出其建模方法。首先,运用MIDAS-QR模型,改善条件偏度测度效果;其次,基于CRRA效用函数,将组合投资权重设计为条件偏度和特征变量的线性组合,建立组合投资模型并给出求解方案;最后,从沪深300指数中选取10支代表性成分股进行实证研究,从收益、风险和Sharpe比率等方面,将包含条件偏度的组合投资模型与等权方案、均值-方差模型等进行比较,分析条件偏度在组合投资中的作用。实证结果表明:MIDAS-QR是测度条件偏度的有效方法,其测度结果受异常值影响小,表现稳定;条件偏度对组合投资决策具有显著影响,包含条件偏度的组合投资模型能够有效地降低投资风险、带来更高的风险调整收益。

关键词：条件偏度组合投资 MIDAS 分位数回归

基于DCC-MIDAS与参数化策略的时变组合投资决策

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系统科学与数学 2018年第4期38卷 438-455页

作者：许启发左俊青蒋翠侠合肥工业大学管理学院合肥230009 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室合肥230009

在经典的均值-方差模型中,组合投资效果往往受到协方差矩阵估计精度低与权重静态设置两个方面的不利影响.为此,文章提出了一种新的时变组合投资决策模型：一方面引入DCC-MIDAS模型,运用高频信息,提高金融资产间的动态关联关系估计精度;... 详细信息

在经典的均值-方差模型中,组合投资效果往往受到协方差矩阵估计精度低与权重静态设置两个方面的不利影响.为此,文章提出了一种新的时变组合投资决策模型：一方面引入DCC-MIDAS模型,运用高频信息,提高金融资产间的动态关联关系估计精度;另一方面考虑金融资产时变特征对组合投资权重的影响,进行参数化设计,改善时变组合投资效果.对中国股市的个股以及行业板块进行了实证研究,结果表明：账面市值比、市盈率与组合投资权重呈正相关关系,市值与组合投资权重呈负相关关系;新模型在标准差风险、Sharpe比率和有效前沿等方面,都优于传统的组合投资模型.

关键词：组合投资均值-方差模型 DCC-MIDAS 参数化策略

基于高维混频D-Vine Copula的投资组合决策

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系统科学与数学 2024年

作者：王未卿李雨晴汪刘凯李梦婷付泽益北京科技大学经济管理学院南京财经大学金融学院

考虑到大数据背景下混频数据信息对于高维资产投资组合的影响,本文在Vine Copula框架下引入混频信息,将混频数据采样模型MIDAS代入高维D-Vine Copula中,提出基于高维混频D-Vine Copula的CVaR组合投资决策模型,从而同时应对Copula框架下... 详细信息

考虑到大数据背景下混频数据信息对于高维资产投资组合的影响,本文在Vine Copula框架下引入混频信息,将混频数据采样模型MIDAS代入高维D-Vine Copula中,提出基于高维混频D-Vine Copula的CVaR组合投资决策模型,从而同时应对Copula框架下投资组合决策中”维数灾难”与”混频数据信息利用不充分”的挑战.首先,基于高维混频D-Vine Copula模型估计资产多元条件联合分布;其次,根据已估计的联合分布,模拟资产收益变动规律;最后,通过最小化CVaR得到资产组合的最优投资权重,从而建立最小CVaR组合投资决策模型并给出求解方案.本文选取中国新能源市场7支股票进行实证研究,结果表明:本文所提出的模型能够充分揭示与模拟金融资产收益变动规律,获得更低的投资风险.

关键词：组合投资高维混频D-Vine Copula 最小CVaR模型个股相依性新能源市场

基于D-vine copula-分位数回归的组合投资决策

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系统工程学报 2019年第1期34卷 69-81页

作者：许启发王侠英蒋翠侠李辉艳合肥工业大学管理学院安徽合肥230009 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室安徽合肥230009

为克服传统组合投资决策模型使用方差风险的不足,建立D-vine copula-分位数回归方法估计多元条件联合分布,给出广义Omega比率组合投资决策模型求解方案.分别选取能源市场3种期货商品和不同行业5只股票进行实证研究,结果表明:基于D-vine ... 详细信息

为克服传统组合投资决策模型使用方差风险的不足,建立D-vine copula-分位数回归方法估计多元条件联合分布,给出广义Omega比率组合投资决策模型求解方案.分别选取能源市场3种期货商品和不同行业5只股票进行实证研究,结果表明:基于D-vine copula-分位数回归的广义Omega比率组合投资决策模型,能够充分揭示与模拟金融资产收益变动规律,得到更高的Sharpe比率和广义Omega比率.

关键词：组合投资 D-vine copula 分位数回归广义Omega比率

组合投资双目标概率准则模型及GASS II算法求解

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计算机工程 2006年第19期32卷 185-187页

作者：周子康杨衡唐万生中国科学院数学与系统科学研究院北京100080 天津大学系统工程研究所天津300072

考虑到中国证券交易的限制规定及现实投资者并非完全理性的决策行为,给出了组合投资收益-损失风险双目标概率准则的整数规划模型。通过证券收益经验分布,应用分层抽样的随机模拟,并结合动态变化算子的遗传算法,构造GASS II遗传模拟混合... 详细信息

考虑到中国证券交易的限制规定及现实投资者并非完全理性的决策行为,给出了组合投资收益-损失风险双目标概率准则的整数规划模型。通过证券收益经验分布,应用分层抽样的随机模拟,并结合动态变化算子的遗传算法,构造GASS II遗传模拟混合算法,进行概率准则模型的优化求解。股票相关性由其秩相关系数给出,算法将秩和区间划分相联系,指导分层抽样。GASS II算法能有效刻画收益分布的“高峰厚尾”,激发遗传算法的隐含并行搜索特性,避免早熟现象,提高寻优效率与精度。最后给出了一个投资组合实证分析算例的收益-损失风险有效前沿。

关键词：组合投资概率准则模型动态遗传算子随机模拟分层抽样