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模糊投资组合优化:理论与方法

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  分類: 图书,个人理财,投资指南,

作者: 房勇,汪寿阳著

出 版 社: 高等教育出版社

出版时间: 2005-11-1字数: 180000版次: 1页数: 180印刷时间: 2005/11/01开本: 16开印次: 1纸张: 胶版纸I S B N : 9787040178937包装: 平装内容简介

本书主要是作者近几年来在模糊投资决策分析领域的研究工作的总结,另外也介绍了该领域其他一些学者的重要研究进展。不确定性是决策分析研究中的最主要的困难所在。事件的不确定性主要有两种不同的表现形式:随机性和模糊性。投资组合选择是投资者在不确定环境下的投资决策问题。自从1952年马柯维茨运用数量化方法创立了证券投资组合理论,50多年来,随机不确定性环境下的投资组合选择问题的研究已经发展得相当完善。然而,对于投资决策中模糊不确定性的研究却比较少。近几年证券市场中的模糊不确定性逐渐被人们所认识和关注,基于模不确定性的投资组合选择问题的研究正在成为学术界开始关注的重要研究领域之一。作者运用模糊数学和最优化方法等工具对证券投资组合选择问题进行了系统深入的研究,试图为投资决策分析建立一种新的分析框架。针对中国证券市场,作者提出了若干有实践价值的投资组合选择模型,并且采用中国证券市场的数据对模型给出了应用实例。

本书可供从事金融数学、金融工程和金融管理研究的科研人员,从事实际投资决策的专业人员以及有关专业的高等院校师生阅读参考。

目录

第一章 绪论

1.1投资组合选择的研究现状

1.2本书的主要内容

第二章 带模糊流动性约束的投资组合选择

2.1引言

2.2极大极小半绝对偏差风险函数.

2.3证券的模糊流动性

2.4模型的建立与求解

2.5应用实例

2.6小结与讨论

第三章 基于模糊决策的投资组合选择

3.1引言

3.2模糊决策理论与极大化决策原则

3.3Ramaswamy模型

3.4LeSn—Liern-Vercher模型

3.4.1标准投资组合选择模型

3.4.2约束条件的模糊化

3.4.3模糊投资组合选择模型

3.4.4应用实例

3.5基于模糊决策的均值半绝对偏差模型

3.5.1模型的构造与求解

3.5.2应用实例

3.6小结与讨论

第四章基于区间规划的投资组合选择

4.1引言

4.2有关区间数的符号与定义

4.3证券期望收益率区间的估计方法

4.4区间二次规划投资组合选择模型

4.4.1清晰数投资组合模型

4.4.2区间数投资组合选择模型

4.4.3数值算例

4.5区间线性规划投资组合选择模型

4.5.1模型的建立

4.5.2两种求解方法

4.5.3应用实例

4.6Parra-Terol—Uria目标规划模型

4.7小结与讨论

第五章 基于可能性理论的投资组合选择

5.1引言

5.2Tanaka-Gu0中心差值模型

5.2.1证券收益的可能性分布

5.2.2模型的建立

5.2.3应用实例

5.3摩擦市场的中心差值模型

5.3.1可能性分布估计的半正定规划方法

5.3.2模型的建立

5.3.3应用实例

5.4Carlsson-Fuller-Majlender梯形可能性分布模型.

5.4.1模型的建立

5.4.2算法

5.4.3数值算例

5.5小结与讨论

第六章跟踪指数模糊投资组织选择

参考文献

书摘插图

第一章绪论

投资决策的核心问题是收益与风险(包括流动性问题)之间的权衡。若干个体的决策通过竞争统一到市场的无套利均衡之中。如果两个决策会带来相同的预期收益但要承受不同的风险,那么,风险大的那个决策是应该摒弃的;反之,如果要承受相同的风险而有不同的预期收益,那么,预期收益小的那个决策也不是好的决策。投资者在高风险高收益和低风险低收益之间,按照自己对收益和风险的偏好进行着权衡和优化。

投资者在证券市场进行投资活动中面临着各种各样的风险。证券市场的风险管理是个永恒的话题,如何确定风险的大小,如何实现收益最大化和风险最小化,历来都是投资者所关注的焦点。l952年,Markowitz95运用数量化方法创立了投资组合理论。这一理论的问世使得风险首次被量化,其神秘色彩逐渐淡化,金融学从此开始摆脱纯粹描述性的研究和单凭经验操作的状态,数量化方法进入了金融研究领域,在理论界被称为20世纪发生在华尔街的第一次金融革命。

1.1投资组合选择的研究现状

投资组合选择就是如何配置各种有价证券的头寸来最好地符合投资者对风险和收益的权衡。证券市场是一个极其复杂的系统,证券的收益和风险都是不确定的,这就使得投资者需要在一个不确定的环境下做出投资决策。

不确定性是决策分析研究中的困难所在。事件的不确定性主要有两种不同的表现形式:一种是事件是否发生的不确定性,即通常所说的随机性;另一种是事件本身状态的不确定性,即模糊性。根据信息学的观点,随机性只涉及信息的量,模糊性则关系到信息的含义。随机性侧重事件的外在因果。

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