灰色多目标优化模型在证券投资组合中的应用

发布时间：2016-12-15 01:01

  本文关键词：灰色多目标优化模型在证券投资组合中的应用，，由笔耕文化传播整理发布。

《武汉理工大学》 2008年

灰色多目标优化模型在证券投资组合中的应用

丁霞  

【摘要】： 随着证券市场的日益发展及不断成熟,越来越多的人都参与到证券投资的活动中来。在证券投资的实践中,如何有效地估计证券投资的收益和风险,及如何在证券的收益和风险中寻求一个平衡点,即适合于投资者的最佳投资组合,一直是证券投资领域的焦点问题。到目前为止,关于证券投资收益和风险度量方面的研究成果很多,但各有各的侧重角度,没有统一的理论范式。此外,大部分的研究是建立在大量的历史数据及复杂的求解基础上的,实际操作起来比较繁琐。 本文以证券投资组合及灰色系统的基本理论为基础,以提高证券投资理论在实际投资中的应用为目的,基于证券价格变动的复杂性与不确定性大的特点,用灰区间来衡量证券的收益和风险,并在此基础上建立灰色多目标优化模型来确定投资组合有效边界的范围,让投资者从收益-风险组合的所有可能变化范围中权衡并选择出适合自己的最佳投资组合。全文共分为五章,具体安排如下: 第1章主要介绍了本课题的研究背景、目的及意义,并简单介绍了有关证券投资组合和灰色系统的基本理论。 第2章主要介绍了几种灰色多目标规划的模型及算法,及证券投资组合的多目标规划模型和灰色多目标规划模型的一般形式。 第3章研究了一种证券收益率的组合预测方法。首先选取股票的所属板块指数作为股票收益率的影响因子并对其进行预处理;然后基于证券收益率的灰关联分析选取主要影响因子,分别建立了考虑多因素影响证券收益率的GM(O,N)和考虑证券自身规律的GM(1,1)的灰色组合预测模型,用该模型来预测证券收益;最后作案例分析。 第4章建立了狄色多目标优化模型,用它来确定适合投资者的最优投资组合。首先用曲线包络预测法建立证券收益率的灰平面,于是,在某一具体时间内的证券收益率可表示为一灰数;其次介绍了证券投资风险度量的一些方法,在此基础上建立了基于灰数的绝对离差风险度量模型;最后建立证券投资组合的灰色多目标优化模型,并给出了两种解法。 第5章为实证研究,主要运用灰色多目标优化模型解决证券投资中的实际问题。选取我国证券市场上5只股票三个月内的周收盘价为原始数据,检验第4章所提出模型的合理性。

【关键词】：
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：F224;F830.91
【目录】：

摘要4-5

Abstract5-9

第1章 绪论9-24

1.1 研究背景9-10

1.2 研究目的及意义10-11

1.3 证券投资组合的基本理论11-19

1.3.1 投资组合理论发展概述11-14

1.3.2 资产组合的收益与风险14-15

1.3.3 投资组合的有效边界15-19

1.4 灰色系统理论简介19-22

1.4.1 灰色系统理论发展概述19-20

1.4.2 灰色系统理论的基本概念20-22

1.5 多目标规划理论简述22-24

第2章 灰色多目标规划理论模型及研究进展24-31

2.1 灰色多目标规划模型24

2.2 灰色多目标规划算法24-29

2.2.1 权重法25-26

2.2.2 θ定位规划最优解算法26-29

2.3 证券投资组合的规划模型29-31

2.3.1 证券投资组合的多目标规划模型30

2.3.2 证券投资组合的灰色多目标规划模型30-31

第3章 基于多因素的证券收益率灰色组合预测模型31-39

3.1 引言31-32

3.2 灰关联原理32-34

3.2.1 灰色关联分析32-33

3.2.2 灰色关联聚类33-34

3.3 灰色组合预测模型的建立34-36

3.3.1 GM(0，N)模型34

3.3.2 GM(1，1)模型34-35

3.3.3 组合预测模型权重的确定35-36

3.4 实例分析36-38

3.5 本章小结38-39

第4章 基于灰色多目标优化的投资组合模型39-51

4.1 基于灰数的证券收益率的计算39-43

4.1.1 灰平面的建立40-41

4.1.2 分组序列的建模41-43

4.2 基于灰数的风险度量模型43-47

4.2.1 证券投资风险度量方法43-46

4.2.2 基于灰数的绝对离差风险度量模型46-47

4.3 基于灰色多目标优化的投资组合模型47-50

4.4 本章小结50-51

第5章 实证研究51-62

5.1 数据的选取及方法说明51-60

5.2 实证结果分析60

5.3 本章小结60-62

第6章 总结与进一步研究的重点62-64

6.1 本文研究的主要内容62

6.2 进一步研究的重点62-64

参考文献64-67

致谢67-68

攻读硕士期间发表的文章及参与的科研项目68

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