随机模糊的等比例-最小方差投资组合优化研究

发布时间：2020-10-21 17:41

　　 Markowitz的均值-方差模型在投资组合优化中得到了广泛的运用和拓展,其中多数拓展模型仅局限于对随机投资组合或模糊投资组合的研究,而忽略了实际问题同时包含了随机信息和模糊信息两个方面。本文首先定义随机模糊变量的方差用以度量投资组合的风险,提出具有阀值约束的最小方差随机模糊投资组合模型,基于随机模糊理论,将该模型转化为具有线性等式和不等式约束的凸二次规划问题。为了提高上述模型的有效性,本文以投资者期望效用最大化为压缩目标对投资组合权重进行压缩,构建等比例-最小方差混合的随机模糊投资组合模型,并求解该模型的最优解。最后,运用滚动实际数据的方法,比较上述两个模型的夏普比率以验证其有效性。
【部分图文】：

假设x轴表示时期,y轴表示夏普比率,根据表2和表3,可以得到图1。根据表2、表3及图1可知,在T-M个时期中,有22个时期等比例-最小方差模型在夏普比率的表现优于最小方差模型,如t=3、6、8等,其中,最小方差模型的夏普比率为负的16个时期得到了改善;有15个时期最小方差模型在夏普比率的表现优于等比例-最小方差模型,如t=1、11、12等,产生该现象的原因是等比例-最小方差混合模型对证券收益的改善部分无法完全满足投资者对风险加大所要求的溢价,使得该模型的夏普比率低于最小方差模型;其余23个时期两个模型是等价的,如t=2、4、5等。
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本文编号：2850413