【摘要】：如何將投資者手中的財(cái)富按照其投資意圖合理地分配到不同的資產(chǎn)中是廣大從事金融研究學(xué)者和資產(chǎn)管理者所廣泛關(guān)注的問題。在現(xiàn)實(shí)生活中，投資者的行為往往是多期的。繼Markowitz單期均值-方差模型之后，已有不少學(xué)者在概率論框架下研究了具有隨機(jī)不確定性的多期投資組合選擇問題并且取得了一定的成果。而這些模型均只考慮了金融市場中的隨機(jī)不確定性，忽略了資產(chǎn)收益的模糊不確定性。隨著模糊集理論的廣泛應(yīng)用，一些學(xué)者開始嘗試?yán)媚：碚撎幚斫鹑谑袌鲋械哪：淮_定性。目前，對于模糊環(huán)境中多期組合選擇的研究還停留在單期情形，而對于多期模糊投資組合選擇問題的研究仍處在探索階段。本文將綜合運(yùn)用模糊集理論、最優(yōu)化方法以及智能優(yōu)化方法來對多期模糊投資組合選擇問題加以研究，進(jìn)而構(gòu)建多期模糊投資組合選擇理論框架。 本文的主要研究工作以及創(chuàng)新點(diǎn)概括如下： （1）提出了具有開環(huán)及閉環(huán)策略的基于可能性高階矩的多期投資組合選擇模型并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的求解算法。由于傳統(tǒng)的大多數(shù)多期投資組合優(yōu)化模型都是開環(huán)策略模型，并且它們通常只考慮資產(chǎn)收益和風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)因素，而對高階矩的研究鮮有涉及。事實(shí)上，已有大量研究表明高階矩對投資決策的影響不容忽視。針對此問題，我們利用可能性理論來加以研究。首先在均值-方差的理論框架下，以可能性下半方差代替方差作為風(fēng)險(xiǎn)度量，構(gòu)建了兩個(gè)具有單一目標(biāo)的開環(huán)多期投資組合優(yōu)化模型。然后，，以所提出的兩個(gè)單目標(biāo)模型為基礎(chǔ)，增加考慮了偏度和峰度因素對投資決策的影響，分別利用可能性三階矩和可能性四階矩來度量其偏度和峰度，進(jìn)而提出四個(gè)基于可能性矩的多目標(biāo)投資組合優(yōu)化模型，并設(shè)計(jì)了一個(gè)改進(jìn)的遺傳算法來對模型進(jìn)行求解，同時(shí)結(jié)合我國證券市場上的真實(shí)數(shù)據(jù)給出了數(shù)值算例來闡述所提出模型的實(shí)用性。另外，為了進(jìn)一步分析證券實(shí)際收益與其預(yù)期收益之間偏差對投資決策的影響，我們利用動態(tài)反饋控制理論提出了兩個(gè)具有閉環(huán)策略的多期投資組合優(yōu)化模型，并且通過應(yīng)用實(shí)例對所提出的閉環(huán)策略模型與相應(yīng)的開環(huán)策略模型進(jìn)行對比分析。通過比較發(fā)現(xiàn)在考慮相同決策因素情形下依據(jù)閉環(huán)策略模型進(jìn)行決策較開環(huán)策略模型更為有效。 （2）構(gòu)建了可能性熵分散化度量指標(biāo)，提出了一個(gè)基于可能性均值-半方差-熵的多期分散化投資組合選擇模型，并設(shè)計(jì)了遺傳模擬退火算法來對模型求解。在傳統(tǒng)投資組合選擇模型中通常利用比例熵來度量資產(chǎn)組合的分散化程度，而利用比例熵作為分散化程度的度量可能會導(dǎo)致極其分散的資產(chǎn)組合，這樣得到的投資策略并非最優(yōu)。為了克服上述問題，我們構(gòu)建了一個(gè)新的可能性熵分散化度量指標(biāo)，進(jìn)而提出了一個(gè)帶交易成本的可能性均值-半方差-熵多期投資組合模型，同時(shí)給出了一個(gè)基于比例熵的多期投資組合優(yōu)化模型來進(jìn)行對比分析。然后，設(shè)計(jì)了一個(gè)遺傳模擬退火算法來對模型求解。最后，通過應(yīng)用實(shí)例來闡述基于可能性熵分散化投資組合選擇模型較基于比例熵分散化投資組合選擇模型的優(yōu)越性。 （3）分別提出了基于區(qū)間規(guī)劃的多期投資組合選擇模型和具有容許偏差的多期投資組合選擇模型來研究新興市場中信息不足情形以及具有容許偏差的投資組合優(yōu)化問題，并給出了相應(yīng)的求解算法。目前，有關(guān)新興市場中信息嚴(yán)重不足情形下的投資組合選擇問題的研究還處在單期情形，而對多期情形下的研究仍尚未涉及。本文利用區(qū)間規(guī)劃的方法對該類問題加以研究，提出了四個(gè)基于區(qū)間規(guī)劃的多期投資組合選擇模型，借助表示區(qū)間數(shù)序關(guān)系的可能度定義將模型轉(zhuǎn)化為清晰的非線性規(guī)劃模型，進(jìn)而設(shè)計(jì)基于可行解的粒子群方法來對其求解，并通過應(yīng)用實(shí)例來闡述模型的實(shí)用性以及算法的有效性。此外，利用模糊測度理論來研究具有容許偏差的多期投資組合選擇問題，提出了具有容許偏差多期投資組合選擇模型，并設(shè)計(jì)了改進(jìn)的微分進(jìn)化算法來對模型進(jìn)行求解。 （4）利用可信性理論研究了具有破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)控制的多期投資組合問題，提出了兩個(gè)基于可信性測度的多期破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)控制模型，并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的混合智能算法對模型進(jìn)行求解。針對模糊環(huán)境中的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)控制問題，目前還尚未涉及。本文利用可信性理論來加以研究，主要做了以下兩個(gè)方面的工作：（i）基于可信性收益最大的多期破產(chǎn)控制問題研究。本文在均值-方差模型框架下，利用可信性理論對具有破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)控制的多期模糊投資組合選擇問題進(jìn)行探討，分別以可信性均值和方差來量化投資收益和風(fēng)險(xiǎn)，提出了一個(gè)自融資條件下的以可信性收益最大為目標(biāo)的具有破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)控制的多期投資組合選擇模型，并且給出了一個(gè)新的混合遺傳粒子群算法對模型進(jìn)行求解。同時(shí)，通過一個(gè)應(yīng)用實(shí)例來闡述了模型的實(shí)用性以及算法的有效性。（ii）基于均值-下方風(fēng)險(xiǎn)-熵的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)控制問題的研究。拓展了前面的基于可信性收益最大的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)模型，考慮了資產(chǎn)收益的模糊不確定性對投資決策選取的影響，以可信性下方風(fēng)險(xiǎn)代替可信性方差作為風(fēng)險(xiǎn)度量，以可信性熵作為資產(chǎn)收益模糊不確定程度的度量，提出了一個(gè)基于可信性均值-下方風(fēng)險(xiǎn)-熵的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)控制模型。由于所提出的模型為三目標(biāo)規(guī)劃問題，我們利用模糊多準(zhǔn)則決策理論來將其轉(zhuǎn)化成單目標(biāo)規(guī)劃模型，進(jìn)而給出了一個(gè)混合智能算法對模型進(jìn)行求解，并通過一個(gè)實(shí)例來說明算法的有效性。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP301.6;F830.59

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2326943