本文關(guān)鍵詞：多階段項目投資組合的風(fēng)險決策模型，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：風(fēng)險投資機構(gòu)或投資家通常采取組合投資和分階段投資策略來防范和規(guī)避投資風(fēng)險。在風(fēng)險投資過程中,不確定的成本估計是來自于對歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測或?qū)＜业氖占?與真實的項目成本差別較大,因此以最小化實現(xiàn)的事后總成本來選擇最優(yōu)投資組合是很困難的。本文以不確定的項目成本或收益為出發(fā)點,在國內(nèi)外理論研究成果基礎(chǔ)上,運用風(fēng)險投資理論、隨機優(yōu)化理論、Bayes方法以及統(tǒng)計模擬方法,將組合投資與多階段投資結(jié)合起來,研究不確定環(huán)境下的多階段項目投資組合選擇問題。具體地,本文的主要內(nèi)容如下:第一,考慮項目成本的不確定性,提出一個貝葉斯模型對項目投資組合選擇問題進行建模,目的是最小化投資組合的成本。首先運用Bayes方法對風(fēng)險項目的成本進行估計,利用所獲得的修正后的估計值進行投資組合選擇,并研究真實的與估計的投資組合成本之間的預(yù)期間隔,即決策后的失望。其次,Bayesian分析也可以用于研究在實際獲得某些項目的成本估計值之前獲得關(guān)于這些項目的成本估計的附加信息的期望價值。在項目的成本和成本估計值為對數(shù)正態(tài)分布的情形,求得信息的期望價值的解析解,并討論基于值對項目投資組合選擇決策的影響。研究結(jié)果表明,基于Bayes方法修正的成本估計值所選投資組合將減少投資組合的成本,提高成本估計的精確性,減少風(fēng)險投資家決策后的失望;與基于Bayes修正后的成本估計值相比,基于信息的期望價值(EVI)所選投資組合的成本更接近基于真實成本所選投資組合的成本。第二,在經(jīng)典的Markowitz均值—方差模型基礎(chǔ)上,考慮不確定環(huán)境下的多階段風(fēng)險投資組合選擇問題,并給出選擇與管理投資組合的一個多階段隨機規(guī)劃模型。因此,通過離散時間框架下的情景樹收益模型來描述一個投資周期內(nèi)各風(fēng)險項目價值的動態(tài)不確定演化,綜合考慮項目成本、在各階段產(chǎn)生的現(xiàn)金流等因素,結(jié)合半方差風(fēng)險度量,以一定價值下最小化風(fēng)險的投資組合原則,在風(fēng)險投資家的資金等資源約束下,建立了多階段價值—半方差風(fēng)險投資組合選擇模型。最后通過實例分析,驗證了所建模型可行性和有效性。模型允許風(fēng)險投資家通過終止績效較差的項目來調(diào)整投資決策,在一定程度上降低投資風(fēng)險,使風(fēng)險投資家獲得更多的收益。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)險投資 Bayes方法 投資組合 信息的價值 半方差 情景樹
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F830.91
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-7
• 第一章 緒論7-18
• 1.1 研究背景和研究意義7-8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-12
• 1.3 相關(guān)理論基礎(chǔ)12-16
• 1.3.1 風(fēng)險投資組合12-14
• 1.3.2 附加信息的價值14-15
• 1.3.3 半方差風(fēng)險度量方法15-16
• 1.4 主要研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排16-17
• 1.5 主要創(chuàng)新點17-18
• 第二章 基于不確定成本的項目投資組合決策分析18-34
• 2.1 不確定條件下的項目投資組合選擇18-22
• 2.2 項目投資組合中不確定性的Bayesian建模22-26
• 2.3 附加信息的價值26-33
• 2.4 結(jié)論33-34
• 第三章 不確定環(huán)境下多階段半方差投資組合選擇模型34-49
• 3.1 情景樹的構(gòu)建34-41
• 3.1.1 情景樹的產(chǎn)生35-37
• 3.1.2 聚合情景樹37-41
• 3.2 不確定環(huán)境下的多階段半方差風(fēng)險投資組合模型41-44
• 3.2.1 目標(biāo)函數(shù)的確定42
• 3.2.2 約束條件的建立42-44
• 3.2.3 模型的建立44
• 3.3 數(shù)值實例計算44-48
• 3.4 結(jié)論48-49
• 第四章 總結(jié)和展望49-51
• 4.1 結(jié)論49-50
• 4.2 展望50-51
• 參考文獻51-56
• 致謝56-57
• 附錄57-58

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本文編號：276257