本文關(guān)鍵詞：基于投資者情緒的廣義熵投資決策模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)日益復(fù)雜的國(guó)際及國(guó)內(nèi)政治經(jīng)濟(jì)形勢(shì),金融市場(chǎng)面臨著巨大機(jī)遇與挑戰(zhàn)。證券投資者如何在此環(huán)境背景下,將所受風(fēng)險(xiǎn)降到最低,從而獲取預(yù)期收益,成為投資者亟需解決的問題之一。理智的投資者通常選擇組合方式進(jìn)行投資,通過分散化選取股票以達(dá)到降低風(fēng)險(xiǎn)的目的。因此,對(duì)于證券投資組合中風(fēng)險(xiǎn)的研究已逐漸成為學(xué)術(shù)界所面臨的重大課題之一。證券投資組合理論以美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Harry Markowitz提出的均值-方差模型為基礎(chǔ),國(guó)內(nèi)外學(xué)者不斷對(duì)其進(jìn)行補(bǔ)充和完善,逐漸形成了一個(gè)完整的現(xiàn)代投資組合理論體系。本文在投資組合理論和熵優(yōu)化理論的基礎(chǔ)上,對(duì)廣義熵優(yōu)化模型進(jìn)行深入研究。首先,文章構(gòu)造了一個(gè)衡量投資者情緒水平的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,該指標(biāo)體系通過市場(chǎng)數(shù)據(jù)反映投資者的情緒狀態(tài);然后,將情緒指標(biāo)與廣義熵模型相結(jié)合,創(chuàng)新性的建立了一個(gè)基于投資者情緒的廣義熵投資決策模型。該模型以最小化包含情緒指數(shù)的投資組合風(fēng)險(xiǎn)為目標(biāo)函數(shù),以一定的期望收益水平為主要約束條件。在實(shí)證部分本文以電力、房地產(chǎn)、建筑業(yè)等14個(gè)行業(yè)的24支股票為研究對(duì)象,運(yùn)用Lingo軟件對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化求解,最后獲得組合投資的最優(yōu)股票投資分配比例,使投資者在規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)獲取最大收益。全文共分五章節(jié)進(jìn)行闡述,具體安排如下:第一章首先介紹了本文的選題背景與選題意義、研究方法和研究?jī)?nèi)容,然后梳理了國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)投資組合理論的研究綜述,最后闡述了本文的創(chuàng)新點(diǎn);第二章是論文的相關(guān)理論概述,主要包括投資組合的相關(guān)理論以及熵優(yōu)化的相關(guān)理論,進(jìn)而論述了幾種較重要的熵定律;第三章是投資者情緒綜合指標(biāo)的構(gòu)建,首先從投資者情緒的定義入手,闡述投資者情緒指標(biāo)的分類及度量方式,通過主成分分析方法建立投資者情緒綜合指標(biāo),最后對(duì)建立的指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià);第四章通過對(duì)Csisizer定向散度的分析,創(chuàng)建了考慮投資者情緒的廣義熵投資決策模型,并進(jìn)行模型求解。通過求解出的模型進(jìn)行實(shí)證分析,從而獲得資產(chǎn)的最優(yōu)配置比例,為投資者的個(gè)股選擇提供參考依據(jù)。最后對(duì)該模型進(jìn)行評(píng)價(jià),并提出了對(duì)投資者而言較為合理的投資建議;第五章是全文的結(jié)論,通過對(duì)本文所構(gòu)建模型中的不足提出下一步研究工作的展望,從而完成本篇碩士論文的寫作。
【關(guān)鍵詞】：投資者情緒 主成分分析 廣義熵 投資決策
【學(xué)位授予單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F224;F832.51;F832.48
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 1. 緒論10-21
• 1.1 選題依據(jù)10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 研究的方法及內(nèi)容框架12-14
• 1.2.1 研究方法12
• 1.2.2 本文研究?jī)?nèi)容及框架12-14
• 1.3 投資組合的研究綜述14-19
• 1.3.1 現(xiàn)代投資組合研究綜述14-15
• 1.3.2 現(xiàn)代投資組合理論新發(fā)展研究綜述15-17
• 1.3.3 熵理論在現(xiàn)代投資組合中的應(yīng)用綜述17-19
• 1.3.4 小結(jié)19
• 1.4 本文創(chuàng)新點(diǎn)19-21
• 2. 相關(guān)理論介紹21-30
• 2.1 投資組合模型的相關(guān)理論21-24
• 2.1.1 均值—方差模型（M-V）21-22
• 2.1.2 資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）22
• 2.1.3 套利定價(jià)模型 （APT）22-23
• 2.1.4 行為資產(chǎn)定價(jià)模型（BAPM）23-24
• 2.1.5 在險(xiǎn)價(jià)值理論模型（VaR）24
• 2.2 熵理論概述24-28
• 2.2.1 熵概念的提出24
• 2.2.2 熵理論的發(fā)展24-25
• 2.2.3 熵理論類型25-26
• 2.2.4 熵相關(guān)定理26-28
• 2.3 廣義熵概述28-30
• 2.3.1 廣義熵概念提出基礎(chǔ)28-29
• 2.3.2 廣義熵概念29-30
• 3. 投資者情緒綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系30-39
• 3.1 投資者情緒的定義30
• 3.2 投資者情緒指標(biāo)的的度量30-33
• 3.2.1 投資者情緒直接指標(biāo)30-31
• 3.2.2 投資者情緒間接指標(biāo)31-32
• 3.2.3 投資者情緒綜合指標(biāo)32
• 3.2.4 研究小結(jié)32-33
• 3.3 投資者情緒綜合指標(biāo)體系的構(gòu)建33-38
• 3.3.1 投資者情緒指標(biāo)的選取33-34
• 3.3.2 指標(biāo)數(shù)據(jù)計(jì)算和來(lái)源34
• 3.3.3 主成分分析法34-35
• 3.3.4 構(gòu)建綜合投資者情緒指標(biāo)35-38
• 3.4 投資者情緒綜合指標(biāo)的評(píng)價(jià)38-39
• 4. 基于投資者情緒的廣義熵投資決策模型及實(shí)證研究39-52
• 4.1 熵模型的概述39-43
• 4.1.1 概述39-41
• 4.1.2 定向散度的度量41-43
• 4.2 基于投資者情緒的廣義熵投資決策模型的構(gòu)建43-46
• 4.2.1 廣義熵模型的建立43-45
• 4.2.2 包含投資者情緒的廣義熵投資決策模型的建立45-46
• 4.3 基于投資者情緒的廣義熵投資決策模型的實(shí)證分析46-50
• 4.3.1 新模型股票樣本選取46-48
• 4.3.2 實(shí)證研究48-49
• 4.3.3 實(shí)證結(jié)果分析49-50
• 4.4 新模型的的評(píng)價(jià)50-52
• 5. 結(jié)論與展望52-55
• 5.1 結(jié)論及建議52-54
• 5.1.1 研究結(jié)論52-53
• 5.1.2 相關(guān)建議53-54
• 5.2 展望54-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況59-60
• 致謝60-61
• 作者簡(jiǎn)介61-62

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本文編號(hào)：286175