發(fā)布時(shí)間：2020-06-04 14:37

【摘要】：1952年3月，Harry. M. Markowitz在《The Journal of Finance》發(fā)表了一篇具有劃時(shí)代意義的論文“Portfolio Selection”，第一次使用證券收益率的方差（或標(biāo)準(zhǔn)差）來度量證券的風(fēng)險(xiǎn)，并進(jìn)而研究了證券組合優(yōu)化問題。這篇論文被公認(rèn)為現(xiàn)代投資理論的起點(diǎn)。半個(gè)世紀(jì)以來，，金融學(xué)家們先后提出了各種不同的風(fēng)險(xiǎn)度量方法和相應(yīng)的證券組合優(yōu)化模型，如下半方差的風(fēng)險(xiǎn)度量方法， 和 風(fēng)險(xiǎn)度量方法，VaR，等等。然而，不管是Markwitz模型還是其替代模型，都有這樣或那樣的缺陷，而這些缺陷主要是由于風(fēng)險(xiǎn)度量方法所引起的。因而，有必要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)度量方法進(jìn)行仔細(xì)研究，以彌補(bǔ)Markwitz模型的不足。本文就是基于這點(diǎn)展開討論的，并對(duì)Markwitz模型及其替代模型用自己獨(dú)創(chuàng)的一個(gè)技術(shù)方法進(jìn)行了研究，使人們可以從另外一個(gè)角度來審視Markwitz模型。本文首先對(duì)證券價(jià)格運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行了研究，采用控制論中的非線性跟蹤微分器原理建立了一個(gè)新的證券價(jià)格運(yùn)動(dòng)模型，并用它對(duì)我國上海證券交易所的上證指數(shù)進(jìn)行了模擬與預(yù)測(cè)分析，指出非線性跟蹤微分器在對(duì)證券價(jià)格的模擬和短期預(yù)測(cè)上都要比傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法更有優(yōu)勢(shì)。接著，本文對(duì)證券的收益率與風(fēng)險(xiǎn)的度量方法進(jìn)行了深入研究。針對(duì)證券歷史收益率的變動(dòng)情況，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)和控制論的相關(guān)知識(shí)上提出了四個(gè)實(shí)用的模型來度量證券的預(yù)期收益率。在非線性跟蹤微分器的基礎(chǔ)上借用物理學(xué)的相關(guān)概念提出了一個(gè)對(duì)價(jià)格運(yùn)動(dòng)和交易量兩個(gè)因素都予以考慮的風(fēng)險(xiǎn)度量新方法——能量型風(fēng)險(xiǎn)，以求既能反映通常情況下的風(fēng)險(xiǎn)狀況，又能對(duì)突發(fā)事件的影響有所反映，以達(dá)到有效地防范各種情況下的風(fēng)險(xiǎn)。最后，本文對(duì)以方差度量風(fēng)險(xiǎn)的Markowitz優(yōu)化模型及其效用最大化問題以及其它的一些證券組合優(yōu)化模型進(jìn)行了深入的研究。在對(duì)這些模型的研究方法上，本文主要采用本人獨(dú)創(chuàng)的幾何方法，該方法是對(duì)常用的數(shù)學(xué)規(guī)劃中的最優(yōu)化方法的一個(gè)補(bǔ)充，并能解決一些Lagrange乘子法等常用方法所不能解決的問題。
【圖文】：

圖 2—1 樣本數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖1、 R 在保證跟蹤效果的前提下，應(yīng)盡可能取大些。分別取 R=20、40、60、100、200，比較它們的絕對(duì)誤差（計(jì)算結(jié)果如表 2以看出，R 越大，絕對(duì)誤差就越小。因此在保證跟蹤效果的前提下，R 越大效果越好。在 R 取其它數(shù)值時(shí)也有類似的結(jié)論。本結(jié)論在誤差圖和跟蹤圖更直觀地看出（見圖 2—2 至圖 2—6）。表 2—1 不同 R 值的誤差比較表R=20 R=40 R=60 R=100 R=200R=20911 16370.3575 0.6425880 16680.3454 0.6546788 17600.3093 0.6097718 18300.2818 0.7182R=401053 14950.4133 0.5867949 15990.3724 0.6276892 16560.3501 0.6499R=601032 15160.4050 0.5950983 15650.3858 0.6142R=1001134 14140.4451 0.5549

—2R=20誤差圖和跟蹤圖
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2003
【分類號(hào)】：F830.9

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本文編號(hào)：2696527