發(fā)布時間：2020-03-29 09:37

【摘要】：到目前為止,證券投資組合理論不斷發(fā)展,已成為金融市場中重要的組成部分。證券市場的不穩(wěn)定性使得不確定環(huán)境下證券投資組合的研究已成為眾多學(xué)者關(guān)注的焦點。不確定性是投資組合模型非常重要的因素,在許多基于均值方差框架下的衍生而來的不確定模型,大都考慮將風(fēng)險和收益的不確定性量化處理。這些指標(biāo)卻忽視了實際市場交易中的摩擦因素例如交易成本與市場流動性等,但這些卻在實際的市場中不可避免的會對交易的結(jié)果產(chǎn)生巨大影響,使得投資者在證券市場中極有可能面臨不確定、不精確和模糊的數(shù)據(jù)。因此本文考慮采用區(qū)間數(shù)與模糊數(shù)來量化這類指標(biāo),同時將交易成本以及市場流動性的納入到不確定環(huán)境下的模型,分別建立相應(yīng)的不確定投資組合模型進行求解。最后針對不確定環(huán)境下的投資組合模型的效率問題建立了有效評價體系。本研究主要包含四部分內(nèi)容:第一,改進區(qū)間可接受度的證券投資組合區(qū)間二次規(guī)劃模型。首先,建立隨機不確定環(huán)境下投資組合模型。其次,針對構(gòu)建的不確定投資組合模型的目標(biāo)函數(shù)和約束條件含有不確定數(shù)的情況,提出了基于改進的區(qū)間可接受度及可能度確定性轉(zhuǎn)換方法進行模型求解。最后通過證券的數(shù)據(jù)實驗,與已有的傳統(tǒng)方法做對比。第二,研究了證券投資組合的廣義區(qū)間二次規(guī)劃模型,考慮采用拉格朗日對偶算法求解該模型上界時,可獲得更精確的取值。最后通過兩組證券實際應(yīng)用來驗證本文模型,結(jié)果表明采用拉格朗日方法求解所提出的模型得到更精確的投資組合的風(fēng)險區(qū)間,有助于投資者在現(xiàn)實生活中進行更加合理的投資選擇。第三,針對模糊環(huán)境下的投資組合問題,首先用三角和梯形模糊數(shù)分別描述證券的收益率和流動性,并將線性交易成本引入模型,建立了一種新的含交易成本及流動性約束的投資組合風(fēng)險最小化的模糊二次規(guī)劃模型。為求解該模糊模型,本文提出采用γ-截集將模糊二次規(guī)劃模型轉(zhuǎn)化為區(qū)間規(guī)劃進行求解。最后通過實驗將本文構(gòu)建的模型與設(shè)置流動性與交易成本是否存在的三種模型進行比較,結(jié)果表明采用本文模型得到結(jié)果更優(yōu),而且投資者可得到模糊環(huán)境下不同參數(shù)對應(yīng)的風(fēng)險值,使投資者可給出合理的投資決策,更接近于市場實際情況。第四,結(jié)合了投資組合與效率評價兩大理論體系,針對不確定環(huán)境下的證券的區(qū)間收益率、風(fēng)險損失率,運用區(qū)間DEA方法,提出了區(qū)間DEA的投資組合效率評價模型。此外,針對不確定環(huán)境下證券的模糊收益率,引入了交易成本、交易量等限制條件,建立了基于DEA的不同風(fēng)險測度下的模糊投資組合的效率評價模型。最后,通過實際應(yīng)用驗證了本文效率評價模型的有效性和實用性,有利于投資者在針對不確定環(huán)境下對證券投資組合的效率作出合理的投資決策。
【圖文】：

了大幅度的提升，混合型基金占比雖有所減少，但仍在所有基金中占據(jù)最大逡逑比例。此外，，２０１９年的基金中還衍生出其他金融投資產(chǎn)品如另類投資基金。逡逑目前基金類的產(chǎn)品主要有以下圖１－１所示的幾種類型。逡逑２００９年基金結(jié)構(gòu)邐２０１９年基金結(jié)構(gòu)逡逑■＿邋x伣皰義希歟殄�？}蹦航皰義�？皫F皰義希褲弈冉皰義稀觶

本文編號：2605797