基于DEA方法考慮投資者心理的模糊投資組合效率評價和決策分析
發(fā)布時間:2021-10-24 02:57
投資者在做科學合理的決策之前,必須要準確地了解現(xiàn)實投資環(huán)境中的不確定性。其中,投資者心理這一不確定因素不可避免地存在于決策過程中。同時,人們越來越重視評估投資組合的效率,數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)作為有效的評價方法,在投資組合領(lǐng)域逐漸被學者所關(guān)注。但是投資組合的效率評價方法大多出現(xiàn)在隨機環(huán)境研究中,且未考慮到投資者心理因素的影響。因此,本文基于模糊理論、DEA理論以及前景理論對投資組合選擇問題進行理論探究和應(yīng)用研究,其主要內(nèi)容如下:(1)綜合考慮證券市場的模糊不確定性和投資者心理因素,基于DEA方法在可能性和可信性模糊環(huán)境下分別構(gòu)建帶有風險態(tài)度的投資組合效率評價模型。首先,將風險態(tài)度參數(shù)k引入到梯形模糊數(shù)的隸屬函數(shù)中,并通過嚴謹?shù)臄?shù)學證明,推導(dǎo)出帶有風險態(tài)度的可能性和可信性收益風險測度;诖,將收益和風險測度作為DEA模型的輸出和輸入指標,同時考慮到交易成本、投資比例限制等約束,構(gòu)建了相應(yīng)的效率評價模型。通過大量的仿真實驗和相關(guān)性分析,驗證了考慮投資者心理因素的可能性和可信性投資組合效率評價模型的可行性和有效性。(2)結(jié)合DEA博弈交叉效率方法,研究了帶有投資者心理因素的多目標模糊投...
【文章來源】:華南理工大學廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:115 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
投資組合效率
第三章基于可能性理論考慮投資者心理的投資組合DEA效率評價37在圖3-2至圖3-4中,可以發(fā)現(xiàn),在不同的風險態(tài)度下,隨著樣本量的增大,基于風險導(dǎo)向的BCC模擬的前沿面越來越接近可能性均值-方差的真實有效前沿面。類似地,基于收益導(dǎo)向的BCC模型也可以得到相同的結(jié)論。圖3-5帶有不同風險態(tài)度的可能性均值-方差前沿面圖3-5呈現(xiàn)了不同風險態(tài)度的投資組合真實前沿面以及樣本量為N2000的帶有不同風險態(tài)度的BCC模擬的前沿面,得到以下結(jié)論:(1)當樣本量為N2000時,帶有不同風險態(tài)度的BCC模擬的前沿面分別逼近相應(yīng)的真實前沿面,且一直在真實前沿面的下方。(2)當取不同的風險態(tài)度時,有效前沿不同?梢钥闯鲲L險中立(k1)的可能性均值-半方差真實前沿面介于風險偏好(k2)和風險厭惡(k0.5)的前沿面之間。在取較小的風險水平時,風險厭惡者所獲得的收益最大,而風險偏好者獲得最小的收益。此外,風險偏好者的有效前沿的風險最小取值大于風險厭惡和中立者,這是因為風險偏好者對高風險的投資更感興趣,相對而言能承受更高的風險,從而獲取更高的收益。于此同時,可以發(fā)現(xiàn)帶有不同風險態(tài)度的DEA前沿面與相應(yīng)的真實前沿面走勢基本一致,可以得到上述類似的結(jié)論。為了進一步說明帶有風險態(tài)度參數(shù)k的可能性均值-方差BCC效率評價模型的有效性,進行了定量的相關(guān)性分析。其中,引入經(jīng)典的Pearson樣本相關(guān)系數(shù)pr,用于刻畫基于BCC前沿面的效率(DE)和基于真實有效前沿面的效率(PE)的相關(guān)性;引入
華南理工大學碩士學位論文42哪一種風險態(tài)度,在實驗樣本量增加至2000的情形下,BCC模擬的前沿面逼近可能性均值-半方差的真實有效前沿。圖3-6(a):不同樣本量的有效前沿面(k0.5)圖3-6(b):不同樣本量的有效前沿面(k1)圖3-6(c):不同樣本量的有效前沿面(k2)圖3-6(d):不同風險態(tài)度的可能性均值-半方差前沿面表3-8呈現(xiàn)了相關(guān)性分析結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn):無論持有何種風險態(tài)度,隨著樣本的增加,四種效率相關(guān)系數(shù)都達到了0.9以上。由此,進一步表明可能性均值-半方差框架下帶有不同風險態(tài)度的BCC效率評價模型的有效性。表3-8可能性均值-半方差框架下考慮不同風險態(tài)度的效率相關(guān)性分析相關(guān)系數(shù)樣本量N風險導(dǎo)向收益導(dǎo)向風險厭惡(k0.5)風險中立(k1.0)風險偏好(k2.0)風險厭惡(k0.5)風險中立(k1.0)風險偏好(k2.0)pr200.73120.73250.73610.66990.70730.76161000.98780.99430.99560.95940.98960.98675000.99130.99750.99710.98210.99700.992020000.99790.99850.99860.99650.99730.9925
【參考文獻】:
期刊論文
[1]幾種相關(guān)系數(shù)辨析及其在R語言中的實現(xiàn)[J]. 金林,李研. 統(tǒng)計與信息論壇. 2019(04)
[2]基于投資者心理的證券投資組合熵決策及應(yīng)用研究[J]. 陳業(yè)華,李興源,白靜,黃璐. 數(shù)學的實踐與認識. 2018(04)
[3]可調(diào)整的均值-半方差可信性投資組合績效評價[J]. 張鵬,龔荷珊. 模糊系統(tǒng)與數(shù)學. 2018(01)
[4]考慮投資者心理的模糊多目標投資組合模型及交互式算法[J]. 金秀,曲曉潔,劉家和. 系統(tǒng)管理學報. 2017(06)
[5]考慮交易成本的多階段投資組合評價方法研究[J]. 周忠寶,劉佩,喻懷寧,馬超群,劉文斌. 中國管理科學. 2015(05)
[6]考慮決策者心理行為的證券投資組合決策方法研究[J]. 曹兵兵,樊治平,于淑靜. 運籌與管理. 2015(02)
[7]考慮交易成本的投資組合效率估計方法[J]. 周忠寶,丁慧,馬超群,王梅,劉文斌. 中國管理科學. 2015(01)
[8]考慮現(xiàn)實約束的模糊多準則投資組合優(yōu)化模型[J]. 劉勇軍,張衛(wèi)國,徐維軍. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2013(10)
碩士論文
[1]基于投資者主觀因素的模糊投資組合模型研究[D]. 莊惠丹.華南理工大學 2018
本文編號:3454439
【文章來源】:華南理工大學廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:115 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
投資組合效率
第三章基于可能性理論考慮投資者心理的投資組合DEA效率評價37在圖3-2至圖3-4中,可以發(fā)現(xiàn),在不同的風險態(tài)度下,隨著樣本量的增大,基于風險導(dǎo)向的BCC模擬的前沿面越來越接近可能性均值-方差的真實有效前沿面。類似地,基于收益導(dǎo)向的BCC模型也可以得到相同的結(jié)論。圖3-5帶有不同風險態(tài)度的可能性均值-方差前沿面圖3-5呈現(xiàn)了不同風險態(tài)度的投資組合真實前沿面以及樣本量為N2000的帶有不同風險態(tài)度的BCC模擬的前沿面,得到以下結(jié)論:(1)當樣本量為N2000時,帶有不同風險態(tài)度的BCC模擬的前沿面分別逼近相應(yīng)的真實前沿面,且一直在真實前沿面的下方。(2)當取不同的風險態(tài)度時,有效前沿不同?梢钥闯鲲L險中立(k1)的可能性均值-半方差真實前沿面介于風險偏好(k2)和風險厭惡(k0.5)的前沿面之間。在取較小的風險水平時,風險厭惡者所獲得的收益最大,而風險偏好者獲得最小的收益。此外,風險偏好者的有效前沿的風險最小取值大于風險厭惡和中立者,這是因為風險偏好者對高風險的投資更感興趣,相對而言能承受更高的風險,從而獲取更高的收益。于此同時,可以發(fā)現(xiàn)帶有不同風險態(tài)度的DEA前沿面與相應(yīng)的真實前沿面走勢基本一致,可以得到上述類似的結(jié)論。為了進一步說明帶有風險態(tài)度參數(shù)k的可能性均值-方差BCC效率評價模型的有效性,進行了定量的相關(guān)性分析。其中,引入經(jīng)典的Pearson樣本相關(guān)系數(shù)pr,用于刻畫基于BCC前沿面的效率(DE)和基于真實有效前沿面的效率(PE)的相關(guān)性;引入
華南理工大學碩士學位論文42哪一種風險態(tài)度,在實驗樣本量增加至2000的情形下,BCC模擬的前沿面逼近可能性均值-半方差的真實有效前沿。圖3-6(a):不同樣本量的有效前沿面(k0.5)圖3-6(b):不同樣本量的有效前沿面(k1)圖3-6(c):不同樣本量的有效前沿面(k2)圖3-6(d):不同風險態(tài)度的可能性均值-半方差前沿面表3-8呈現(xiàn)了相關(guān)性分析結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn):無論持有何種風險態(tài)度,隨著樣本的增加,四種效率相關(guān)系數(shù)都達到了0.9以上。由此,進一步表明可能性均值-半方差框架下帶有不同風險態(tài)度的BCC效率評價模型的有效性。表3-8可能性均值-半方差框架下考慮不同風險態(tài)度的效率相關(guān)性分析相關(guān)系數(shù)樣本量N風險導(dǎo)向收益導(dǎo)向風險厭惡(k0.5)風險中立(k1.0)風險偏好(k2.0)風險厭惡(k0.5)風險中立(k1.0)風險偏好(k2.0)pr200.73120.73250.73610.66990.70730.76161000.98780.99430.99560.95940.98960.98675000.99130.99750.99710.98210.99700.992020000.99790.99850.99860.99650.99730.9925
【參考文獻】:
期刊論文
[1]幾種相關(guān)系數(shù)辨析及其在R語言中的實現(xiàn)[J]. 金林,李研. 統(tǒng)計與信息論壇. 2019(04)
[2]基于投資者心理的證券投資組合熵決策及應(yīng)用研究[J]. 陳業(yè)華,李興源,白靜,黃璐. 數(shù)學的實踐與認識. 2018(04)
[3]可調(diào)整的均值-半方差可信性投資組合績效評價[J]. 張鵬,龔荷珊. 模糊系統(tǒng)與數(shù)學. 2018(01)
[4]考慮投資者心理的模糊多目標投資組合模型及交互式算法[J]. 金秀,曲曉潔,劉家和. 系統(tǒng)管理學報. 2017(06)
[5]考慮交易成本的多階段投資組合評價方法研究[J]. 周忠寶,劉佩,喻懷寧,馬超群,劉文斌. 中國管理科學. 2015(05)
[6]考慮決策者心理行為的證券投資組合決策方法研究[J]. 曹兵兵,樊治平,于淑靜. 運籌與管理. 2015(02)
[7]考慮交易成本的投資組合效率估計方法[J]. 周忠寶,丁慧,馬超群,王梅,劉文斌. 中國管理科學. 2015(01)
[8]考慮現(xiàn)實約束的模糊多準則投資組合優(yōu)化模型[J]. 劉勇軍,張衛(wèi)國,徐維軍. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2013(10)
碩士論文
[1]基于投資者主觀因素的模糊投資組合模型研究[D]. 莊惠丹.華南理工大學 2018
本文編號:3454439
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