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    1. 組合證券投資優(yōu)化模型改進思路

      時間:2022-06-28 14:39:32 證券 我要投稿
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      組合證券投資優(yōu)化模型改進思路

        由以上分析可知,Markowitz的證券組合模型建模的前提假設(shè)部分失效,模型參數(shù)估計的時效性差,風險的定義存在問題,模型計算困難,可操作性差,為了滿足證券投資領(lǐng)域的應用需要,改進Markowitz模型已勢在必行;谝陨戏治雠c結(jié)論,本文將以新的思路提出更符合實際的風險度量指標和優(yōu)化的多目標規(guī)劃模型

      組合證券投資優(yōu)化模型改進思路

        1.熵值與投資風險的度量。

        對于n種證券投資收益率隨機序列r1,r2……rn,設(shè)其期望收益率向量為E(r)=(u1u2……un)T服從概率分布P(r=ui)=P(ui),i=1,2……n,定義隨機變量r的熵值為H(r)=-∑P(ui)lg(ui),它表示隨機變量r取每一個ui(i=1,2……n)的平均(依概率平均)不確定性,顯然H(r)越大,表明&的不確定性越大,反之亦然,我們稱H(r)為r的風險,若r取定值,則H(r)為零,從而無風險,另外,由微分學可知,當P(ri)=1/n(i=1,2……n)時,H(r)取最大值H(r)max=lgn,從而有0≤H(r)≤lgn.

        2.考慮交易費用。

        Markowitz模型中,各種證券的投資額是以其在總投資金融中所占的比例表示的,是一個相對數(shù),在考慮交易費用的情況下,需要以投資金額的絕對數(shù)表示各證券上的投資額。分別以W.,wi(i=1,2……n)表示無風險證券和第i種風險證券的投資金額,分別以A表示證券總投資金額的上限,分別以ξ0、ξi表示投資者已經(jīng)持有的無風險證券和第i種風險證券的投資金額,分別以c0,ci(i=1,2……n)表示無風險證券和第i種風險證券單位交易額的交易成本,則在當前可決策分配到無風險證券和第i種風險證券的投資金額分別為q0、qi(i=1、2……n)的情況下,交易費用為:∑ci|qi-ξi|,投資收益率為:maxR=(∑wiri-∑ci|qi-ξi|)/∑wi=∑(riwi-ci|qi-εi|)/∑wi

        3.引入最小交易單位。

        分別以p.、pi表示無風險證券和第i種風險證券最小交易單位的價格,分別以整數(shù)x.、xi(i=1,2……n)表示當前決策中無風險證券和第i種風險證券的的投資單位數(shù),分別以雪。、龜(i:1、2……n)表示投資者已經(jīng)持有的無風險證券和第i種風險證券的單位數(shù),則當前決策分配到無風險證券和第i種風險證券的投資金額Wo、wi(i;1、2……n)可表示為:W;=PⅨ,(i=0、1、2……n);投資者已經(jīng)持有的無風險證券和第i種風險證券的投資金額e.、&(i=1、2……n)?杀硎緸椋篹i=n虱。

        4.最優(yōu)模型的確定。

        根據(jù)Markowitz模型形式有以下兩個證券投資優(yōu)化模型D與E.

        模型D:maxR(r)=[∑(riPixi-ci|PiXi-PiΦi|]/∑Pixi

        {-∑P(∑xiri)lgP(∑xiri)≤Hd

        S.t{∑Pixi=A

        {Xi≥0(i=0、1、2……n)Hd為給定的風險(熵值水平),其他符號意義同前。

        模型E:minH(r)=-∑P(∑xiri)1gP(∑xiri)

        [∑(riPixi-ci|PiXi-PiΦi|]/∑Pixi≥Rd

        {{∑Pixi=A

        S.r.{

        {Xi≥0(i=0、1、2……n)

        Rd為給定的收益率水平,其他符號意義同前。

        以上模型等價于模型F.

        模型F:maxR(r)=λ[∑(riPixi-ci|PiXi-PiΦi|]/∑Pixi

        minH(r)=-(1一λ∑P(∑xiri)1gP(∑xiri)

        {∑Pixi=A

        S.t.{

        {Xi≥0λ是投資者的偏好系數(shù),其他符號意義同模型D、E,當投資者是風險厭惡型的,則取入較大,這就是改進的組合證券最優(yōu)化模型,在模型建立過程中不僅不需要計算協(xié)方差矩陣,而且加入新數(shù)據(jù)時也容易修改。