信息熵理论及其在证券投资中的应用

发布时间：2017-05-31 22:22

  本文关键词：信息熵理论及其在证券投资中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：2008年起源于美国的次贷危机进而演变为全球范围内的金融危机,给各个国家的投资者带来了巨额的经济损失,在此之后,监管机构对金融机构的监管更加严格。面临变化莫测的金融风险,建立有效的风险度量法与投资组合对于投资者来说就变得尤为重要。在证券投资领域中,已经存在许多度量风险的方法。一般情况下,投资者常常用收益率的方差或标准差来度量风险。方差是证券收益可能的各个取值与证券的期望收益之间的偏离程度,标准差就是方差的开方。在证券市场中,这些用来对风险进行度量的方法大多都存在不同程度的缺陷。投资者用不同的方法来度量风险,得到的结果可能也不相同。熵的概念最早源自热力学,后来熵被各个领域的学者广泛应用在房地产、保险、银行、证券市场等经济的各个领域中。基于理论分析及实证研究的基础,本文系统性的探讨了信息熵理论及其在证券投资中的应用。本文首先对各种证券投资理论进行了介绍,接着引出了信息熵理论,介绍了熵理论的基本性质及其四种不同的演化形态。最后选取上证50指数的50只成分股从2012年1月4日至2014年12月31日的日收盘价,用2012年1月4日-2013年7月1日的日收盘价作为样本内数据,2013年7月2日至2014年12月31日的日收盘价数据作为样本外数据,首先采用样本内数据来构建三维熵决策模型,分别用均值-方差模型和均值-CVaR模型对三维熵模型选出10只股票构建的投资组合和上证50指数50只成分股构建的投资组合进行优化,得到各自的优化系数,然后带入样本外数据进行检验,带入之前用样本内数据得到的优化系数,最终求出各自的夏普比率进行对比。最终的分析结果表明,利用三维熵决策模型挑选出的股票构建优化组合的效果要比50只成分股构建投资优化组合的效果更好。
【关键词】：信息熵 证券投资 三维熵 马科维茨 夏普比率
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 选题的背景和意义10-11
• 1.1.1 选题的背景10
• 1.1.2 选题的意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.2.1 信息熵概念的研究现状11
• 1.2.2 熵理论在经济各个领域中应用的现状11-13
• 1.2.3 信息熵理论在证券投资中的应用现状13-15
• 1.3 研究内容与研究方法15-18
• 1.3.1 研究内容15-16
• 1.3.2 研究的方法16-18
• 第2章 证券投资理论发展概述18-24
• 2.1 投资组合理论的产生与发展18
• 2.2 传统投资组合分析18-20
• 2.2.1 确定目标18-19
• 2.2.2 构建组合19-20
• 2.2.3 监控和调整效益20
• 2.3 现代投资组合理论的产生和发展20-21
• 2.4 马可维茨模式21-24
• 第3章 信息熵理论24-30
• 3.1 熵理论起源24
• 3.1.1 熵的概念24
• 3.2 信息熵的基本理论24-26
• 3.2.1 信息熵的概念24-25
• 3.2.2 信息熵的性质25
• 3.2.3 常见概率分布的熵25-26
• 3.3 熵理论的扩展26-30
• 3.3.1 最小相对熵原理26-27
• 3.3.2 最大熵原理27-28
• 3.3.3 熵权28-30
• 第4章 三维熵式风险度量法在证券投资中的应用30-38
• 4.1 三维熵式风险度量原理30-32
• 4.2 证券投资中的三维熵式决策模型32-33
• 4.3 证券投资中的均值-方差模型33-34
• 4.4 均值-CVaR模型34-36
• 4.4.1 CVaR概述34-35
• 4.4.2 均值-CVaR模型35-36
• 4.5 夏普比率36-38
• 第5章 三维熵式决策模型在沪市投资中的应用38-46
• 5.1 数据的选取38
• 5.2 三维熵式决策模型在沪市中的应用38-46
• 5.2.1 各指标值的量化38-41
• 5.2.2 证券投资的优化组合41-44
• 5.2.3 结果检验44-46
• 第6章 总结与展望46-47
• 6.1 总结46
• 6.2 展望46-47
• 参考文献47-50
• 附录50-64
• 致谢64

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 赵松山;杨戈;;实证分析中CAPM理论假设和经验假设初探[J];哈尔滨商业大学学报(自然科学版);2006年01期

2 沈福喜,郑尊信;证券组合投资理论中单指数模型的多目标规划[J];统计与决策;2001年10期

3 阎植林,邱菀华,陈志强;管理系统有序度评价的熵模型[J];系统工程理论与实践;1997年06期

4 郑承利;陈燕;;基于等熵一致性风险测度的组合选择[J];系统工程理论与实践;2014年03期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 李建东;基于信息熵方法的保险理论[D];燕山大学;2009年

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本文编号：410832