带有不确定退出时间的可能性多期投资组合模型研究
发布时间：2020-04-12 18:47
【摘要】：自Markowitz提出经典的投资组合理论以来,学者已全面研究了随机环境下的投资组合并对模糊环境下的情况取得一定的成果。在现实中多期投资是常见的,因此学者在随机、模糊环境下也研究了大量成果。近年来,不确定退出时间这一显著影响收益的因素逐渐被学者重视,大多出现在随机环境的研究中。因此,本文基于可能性理论和上、下可能性理论,研究在模糊环境下的带有不确定退出时间的多期投资组合问题,其主要内容如下:(1)在可能性理论的基础上,研究了给定退出时间的带交易费用的多期投资组合模型。假设资产收益为模糊数,并在实证中使用梯形模糊数。为模拟真实投资,我们在多期模型中考虑了交易费用。然后我们构建了单期和有、无交易费用的可能性多期投资组合模型,并以真实的市场数据作例子来验证模型的可行性和合理性,并说明了在多期模型中交易费用是不可或缺的。(2)在可能性理论的基础上介绍上、下可能性理论,并推导梯形模糊数的数字特征表达式,从而构造了给定退出时间的带交易费用的上、下可能性多期均值—方差投资组合模型。然后提出了两种改进的求非线性规划极值的算法,并在实例中说明:上、下可能性理论在收益为模糊梯形数的情况下一定程度地减少了传统的均值—方差模型的计算量;遗传算法和求非线性规划极值方法结合的表现比单独一种方法更优。模型中还设置了三种收益和风险的约束水平为投资者提供不同方案。(3)以常规模糊数为基础,定义一种新型模糊数,并基于可能性理论推导其数字特征。然后在梯形模糊数、高斯型模糊数的情况下,推导数字特征的表达式。其中,在梯形的情况下,我们定义新型模糊数的数加、数乘和模糊加法,再证明新型模糊数的数字特征的一些性质,保证了带有新型模糊数的投资组合模型和应用的理论可行性。(4)在模糊投资组合模型中,我们使用新型模糊数来刻画不确定退出时间对资产收益的影响,并加入可能性熵来衡量投资分散程度。先构建了单期模型,再加入交易费用,构建带不确定退出时间的可能性多期均值—方差—熵模型。然后在三种特殊的分布下给出具体表达式,并使用模糊凸规划方法在实例中说明模型的可行性。此外,我们在模型中加入了投资者的退出意愿和对风险、投资分散程度的偏好程度的参数,为多种类型的投资者提供适合自身的投资方案。综上,本文提出了一种新型模糊数,构建了带给定、不确定的退出时间的可能性多期投资组合模型,并作出实证分析。这丰富了模糊投资组合理论,也具有一定的实践意义。
【图文】：
图 4-1 数据样本转化为梯形模糊数的过程表 4-3 选取的五只股票的名称及代码名称 股票代码 序号i实达集团 SH600734 1中安科 SH600654 2天目药业 SH600671 3工大高新 SH600701 4新南洋 SH600661 5表 4-4 选取的五只股票的三期净收益的梯形分布些梯形模糊数代入之前的式子即可得到上、下可能性均值和协方差矩阵。.0056,0.3241,0.0262,0.0671) (-0.0091,0.0329,0.0596,0.0668) (-0.0291,0.0130,0.0706.0181,0.0997,0.0342,0.0003) (0,0,0.0333,0.0120) (0,0,0.0448,0.013.0098,0.0506,0.0468,0.0422) (0,0,0.0472,0.0405) (-0.0287,0.0327,0.0476(0,0.1001,0.0820,0.0002) (-0.0646,0.0560,0.0354,0.0441) (-0.0331,0.0198,0.0601.0363,0.0886,0.0466,0.0114) (-0.0464,0.0676,0.0536,0.0324) (-0.0308,0.0314,0.0659
0.100001 0.100001 0.5999低 11912.780.100034 0.100104 0.10000.100118 0.100032 0.10000.100076 0.100039 0.2154中 11923.530.099997 0.100001 0.09990.10002 0.099999 0.10000.100016 0.100005 0.3561高 11942.400.099997 0.100001 0.09990.10002 0.099999 0.09990.100021 0.100006 0.5999表 4-8 由模型(4-28)采用 IMFC 得到的终期财富期财富 低风险 中风险 收益 11913.003 11924.930 收益 11912.999 11920.480 收益 11919.150 11923.530
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F224;F830.9
本文编号：2625055
【图文】：
图 4-1 数据样本转化为梯形模糊数的过程表 4-3 选取的五只股票的名称及代码名称 股票代码 序号i实达集团 SH600734 1中安科 SH600654 2天目药业 SH600671 3工大高新 SH600701 4新南洋 SH600661 5表 4-4 选取的五只股票的三期净收益的梯形分布些梯形模糊数代入之前的式子即可得到上、下可能性均值和协方差矩阵。.0056,0.3241,0.0262,0.0671) (-0.0091,0.0329,0.0596,0.0668) (-0.0291,0.0130,0.0706.0181,0.0997,0.0342,0.0003) (0,0,0.0333,0.0120) (0,0,0.0448,0.013.0098,0.0506,0.0468,0.0422) (0,0,0.0472,0.0405) (-0.0287,0.0327,0.0476(0,0.1001,0.0820,0.0002) (-0.0646,0.0560,0.0354,0.0441) (-0.0331,0.0198,0.0601.0363,0.0886,0.0466,0.0114) (-0.0464,0.0676,0.0536,0.0324) (-0.0308,0.0314,0.0659
0.100001 0.100001 0.5999低 11912.780.100034 0.100104 0.10000.100118 0.100032 0.10000.100076 0.100039 0.2154中 11923.530.099997 0.100001 0.09990.10002 0.099999 0.10000.100016 0.100005 0.3561高 11942.400.099997 0.100001 0.09990.10002 0.099999 0.09990.100021 0.100006 0.5999表 4-8 由模型(4-28)采用 IMFC 得到的终期财富期财富 低风险 中风险 收益 11913.003 11924.930 收益 11912.999 11920.480 收益 11919.150 11923.530
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F224;F830.9
【参考文献】
相关期刊论文 前3条
1 李仲飞;姚海祥;;不确定退出时间和随机市场环境下风险资产的动态投资组合选择[J];系统工程理论与实践;2014年11期
2 高飞,赵振全;随机控制理论与风险度量[J];数量经济技术经济研究;2002年06期
3 尚修刚,蒋慰孙;关于混合熵的讨论[J];控制理论与应用;1999年01期
，本文编号：2625055
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/hongguanjingjilunwen/2625055.html
