投资组合模型

摘要： PPP项目中,国有企业时常利用控制权优势和信息不对称实施隧道行为,加大了民营资本进入PPP项目的阻力,损害了项目整体利益,不利于PPP模式的健康可持续发展.本文在分析PPP项目中国企隧道行为表现形式和形成机理的基础上,分别通过博弈论和投资组合模型构建了隧道行为实施条件和发生概率模型.研究结果表明,国企实施隧道行为需具备基于控制权的先决条件,挖掘成本相对项目利益的比重越大,所需控制权越高;而隧道行为的发生概率随着挖掘成本的降低和控制权的增加而增加.通过蒙特卡洛模拟对河北承德市双峰寺水库PPP项目进行案例分析,验证了国企隧道行为实施条件和概率模型的可行性和适用性.最终,分别从提高民企的谈判能力,增加PPP项目信息透明度,加强政府监管,并使国企和项目整体产生利益协同四个方面提出隧道行为治理机制,保障PPP模式的可持续发展.

摘要： PPP项目中,国有企业时常利用控制权优势和信息不对称实施隧道行为,加大了民营资本进入PPP项目的阻力,损害了项目整体利益,不利于PPP模式的健康可持续发展。本文在分析PPP项目中国企隧道行为表现形式和形成机理的基础上,分别通过博弈论和投资组合模型构建了隧道行为实施条件和发生概率模型。研究结果表明,国企实施隧道行为需具备基于控制权的先决条件,挖掘成本相对项目利益的比重越大,所需控制权越高;而隧道行为的发生概率随着挖掘成本的降低和控制权的增加而增加。通过蒙特卡洛模拟对河北承德市双峰寺水库PPP项目进行案例分析,验证了国企隧道行为实施条件和概率模型的可行性和适用性。最终,分别从提高民企的谈判能力,增加PPP项目信息透明度,加强政府监管,并使国企和项目整体产生利益协同四个方面提出隧道行为治理机制,保障PPP模式的可持续发展。

摘要： 投资者在进行投资组合选择时,通常希望得到的投资组合方案中,被选择资产数量可控,风险水平足够小。模型中通常以基数约束来控制投资组合方案中选择的资产数量。基于一类基数约束投资组合选择模型,该模型以最小化风险函数为目标,在不允许卖空前题下,考虑基数约束和预算约束。该模型应用极其广泛,但目前尚无商用软件可以直接精确求解。提出一种全局最优化算法,在分支定界法框架基础上,以一阶算法求解下界松弛问题。通过Fama-French产业投资组合基准测试数据集设计仿真实验,实验结果表明,本文提出的方法能有效解决带基数约束的产业投资组合问题,能够给出任意基数要求的全局最优投资组合方案。

摘要： 该文通过研究马科维茨的投资组合模型,并将投资组合模型应用到包含6只金融股票的金融行业基金中.首先通过开源的财经接口Tushare获取股票原始数据,接着利用数据分析的黄金组合库:Pandas,Numpy,Matplotlib来进行股票数据的预处理、计算分析、数据可视化处理,最后通过分析得出对投资有价值的结论.它可以广泛应用于其他任何基金投资组合的分析,对做好投资前股票分析具有一定的参考价值.

摘要： 由于我国人口老龄化日益加重以及独生子女政策福利不断减少,导致我国人口结构出现较大变化,我国早期依靠人口数量带来的优势正在逐渐消失,劳动力市场供需出现失衡现象,社会保险基金未来发展面临很大的困境.延迟退休方案是目前国家能够破解困境的重要措施.延迟退休在一定程度上造成国内社会保险基金出现很大变故,引起社会广泛讨论,本文以此为基础对社会保险基金进行研究,并提出一些对策以供参考.

摘要： 由于我国人口老龄化日益加重以及独生子女政策福利不断减少,导致我国人口结构出现较大变化,我国早期依靠人口数量带来的优势正在逐渐消失,劳动力市场供需出现失衡现象,社会保险基金未来发展面临很大的困境。延迟退休方案是目前国家能够破解困境的重要措施。延迟退休在一定程度上造成国内社会保险基金出现很大变故,引起社会广泛讨论,本文以此为基础对社会保险基金进行研究,并提出一些对策以供参考。

摘要： 金融市场中投资者在应对不确定性风险的同时还要面临自身因素所导致的背景风险,在投资过程中存在许多不确定因素,而这些因素往往是模糊的.该文利用模糊集和可能性理论建立不同风险态度下含有背景风险的模糊不确定投资组合;同时考虑投资者对风险的喜好、交易费用等,建立了不同风险态度下含有背景风险和交易费用的可能性均值-下半方差模型,并提出一种求解该模型的带有选择规则的粒子群算法.以上海证券交易所180指数随机选取的8支证券为例组成投资组合,给出数值算例,数值实验仿真结果表明了所提出的模型和方法的有效性、可靠性.

摘要： 本文以改进的后悔理论作为基础,提出了“情绪动机影响投资决策”的理论假说.该假说纠正了前景理论在基础假设中的谬误,使行为金融学对于情绪的研究得以在风险和收益的局部均衡框架下展开.在上述假设下,本文把预期情绪引导的投资偏差设定为避免后悔和追求欣喜两种投资动机所导致的结果.在一致性情绪动机的条件下,投资者投资组合的外边界发生了系统性的偏移,这导致投资者的投资行为也发生了变化.本文还在理论上证明了,在异质性情绪动机的条件下,投资者的投资边界产生了扭曲,投资者表现出了明显的处置效应.

摘要： 本文以改进的后悔理论作为基础,提出了"情绪动机影响投资决策"的理论假说。该假说纠正了前景理论在基础假设中的谬误,使行为金融学对于情绪的研究得以在风险和收益的局部均衡框架下展开。在上述假设下,本文把预期情绪引导的投资偏差设定为避免后悔和追求欣喜两种投资动机所导致的结果。在一致性情绪动机的条件下,投资者投资组合的外边界发生了系统性的偏移,这导致投资者的投资行为也发生了变化。本文还在理论上证明了,在异质性情绪动机的条件下,投资者的投资边界产生了扭曲,投资者表现出了明显的处置效应。

摘要： 投资组合管理需要在资产池中挑选合适的标的资产并确定投资组合配资比例,相关计算的时效性非常重要.基于L1范数的稀疏Min-CVaR(Minimum Conditional Value at Risk)模型可以同步完成挑选标的资产和确定配资比例,由于增加稀疏项,相比于标准Min-CVaR模型求解更复杂.为了有效求解大规模问题,基于原始模型中约束的结构特征,构造了其拉格朗日对偶模型,通过最新的商业求解器GUROBI 12.8求解对偶模型完成计算工作.使用基于三因子模型模拟的大规模情景数据(50000行200列)和标普500高频交易数据(28805行483列)进行了数值实验,结果显示对偶模型可以数倍提升计算效率,甚至比直接求解不具有稀疏性的标准Min-CVaR模型更快.

摘要： 在Markowiz的均值-方差模型基础上,提出了两个随机规划下的投资组合模型.一是基于机会约束规划的投资组合模型:投资者要求在实际收益以一定的概率α不小于某一个收益目标的前提下,使该收益目标达到最大.二是基于相关机会规划模型:投资者首先确定一个收益目标,然后寻找证券组合以最大概率实现目标。

摘要： 本文将稳健回归的思想引入到单指数模型的求解过程中，力求降低股票历史收益率序列中一些异常值对模型参数估计产生的影响。最后利用沪市中小盘板块中的10支股票在不同时期内进行了实证分析。

摘要： 本发明公开了一种机器学习驱动的高维量化投资模型的构建方法以及投资组合生成方法，能联合考虑资产间相关性信息、组合内资产数量以及投资者风险效益最大化，并采用基于非相似度机器学习聚类模型的随机采样方法进行优化求解，从而构建具有低相关性和高风险效益的最优投资组合，避免投资组合在市场异常波动时的组合内资产风险并创造风险可控的组合超额收益。

摘要： 本发明公开了一种基于历史模拟法WCVaR风险度量模型的投资组合优化方法，基于历史模拟法的WCVaR的风险度量模型首先要确定投资组合的持有期历史收益率，然后对持有期历史收益率进行排序，最后选取最小值为WCVaR值。基于该模型的投资组合优化方法包括以下步骤：步骤一，随机初始化投资组合各标的投资比例；步骤二，根据模型计算WCVaR值；步骤三，对投资比例进行优化，直至WCVAR取值最佳，对应的投资比例即最优投资组合比例。步骤三可以通过算法快速实现。本发明实现了极端情况下的风险度量和风险规避，能够有效的应用于金融风险管理和投资实践中。

摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的量化投资策略设计和投资组合生成方法，涉及智能金融技术领域。该方法包括：构建投资基础框架模型；获取基础策略开发信息并导入至投资基础框架模型，以得到初始量化投资策略模型；获取并统计投资网络平台中的用户策略设计信息；对历史量化投资策略信息和对应的投资结果进行分析；构建目标量化投资策略模型；将投资者的资信信息导入预置的风险分析模型中；将投资需求和投资对象风险信息导入至目标量化投资策略模型中，生成投资策略设计信息；生成投资组合信息。本发明结合多方面的投资数据为投资者进行合理的量化投资策略设计，并生成全面精准的投资组合，为投资者提供全面的投资参考。

摘要： 分层或分割综合投资组合可以通过以下方式形成：选择投资证券组；根据与特定资产风险关联的属性将投资证券组分层或分割；并且基于投资证券组的分层位置或分割位置将相关的投资组合权重分配给各部分。属性选自可能值的全域。可以在任意点或位置处施加另外的正偏差和负偏差，所述任意点或位置包括个体资产、任意选择的资产组或任意位置。

摘要： 一种分层综合投资组合，所述分层综合投资组合可以通过下述方式来形成：选择投资证券组，根据与特定资产风险关联的属性将投资证券组分层，以及基于投资证券的分层位置将相关的投资组合权重分配给各部分。属性选自可能值的全域。可以在任意点或分层位置处施加另外的正偏差和负偏差，所述任意点或分层位置包括个体资产、任意选择的资产组或任意分层位置。

摘要： 用于投资组合遵从和管理的系统(1)接收关于金融证券的数据,这些金融证券组成来自一个信息源集合的金融基金。设计测试并应用于金融数据以证实该基金按照预定的规则管理。用户可以改正或更新金融数据,但是要记录这一改变的历史,允许完整的审计。可以以一些格式(711,712)诸如在计算机显示器上、打印、或在全球计算机网络诸如万维网上给用户提供金融数据(或基于它们的任何报告)。当由系统得到一定的测试结果时通过紧急手段自动通知用户。可以测试基金是否遵从基金规则(7),可以建立税务报告(8)和产生完整的审计报告而不需多次输入同样的数据。

摘要： 利用一种机制使投资人可以提供该投资人关于其投资组合的偏好给系统,以创建包含零股在内可反应出该投资人偏好的投资组合,则较小额投资人可在成本效益基础上创建及管理复杂的证券投资组合。且该系统可聚集执行日当天由许多投资人于不同时间产生的交易及交易冲销。此外,本发明的基于计算机的系统架构使其成本可以基于对该系统的使用(例如每月的费用),不同于以输入系统的证券交易价作为一般经纪费用。结果是投资人可以对其直接拥有的证券创建类似共同基金一般具有属性(例如多元化)的投资组合。与现有系统的问题相较,本发明的基于计算机的系统使投资者可以完全控制选取何种证券以及多少比重及额度,也可控制组成该投资组合证券的买卖的税赋影响,避免投资人因为基金经理人被授权的卖出交易而得到非自愿的应税结果。此外,本发明的基于计算机的系统提供监控及管理税赋结果所需的所有信息,且可以买卖在其投资组合中的个别证券以获得预期的税赋利益,有关其投资组合中各证券的股东权利,以及对所有投资的完整所有权和控制能力,关于这些证券的投票及其他决定权。本发明的基于计算机的系统也可对一投资组合下参数,以确保其维持在特定的多元化或风险限制。而且,本发明的基于计算机的系统提供对可能发生的费用及支出的直接控制,以及投资人下多重当日投资决定的可能性。另外,本发明的基于计算机的系统提供对其投资组合所有因素及投资人认可对其修改的控制。

摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的投资组合分析方法及装置，可用于金融领域，其中方法包括：获得企业内部知识图谱数据和企业外部知识图谱数据；根据企业内部知识图谱数据和企业外部知识图谱数据，生成投资组合企业图谱；根据所述投资组合企业图谱和预先建立的第一企业关系表，建立第一图谱模型；根据所述第一图谱模型，确定根节点以及对应的子节点信息；根据根节点以及对应的子节点信息和预先建立的第二企业关系表，建立第二图谱模型；根据所述第二图谱模型，利用集中度算法进行投资组合分析。本发明可以进行基于知识图谱的投资组合分析，实现分析企业的活动对企业之间产生的影响以及对投资者所投标产生的影响及风险。

摘要： 本申请公开了一种投资组合优化的方法、装置及存储介质。该方法包括：获取债券或股票的种类和历史数据；根据种类和历史数据对历史数据的协方差矩阵和均值进行编码，以得到协方差矩阵和均值的第一量子态和第一量子门；根据第一量子态和第一量子门对目标矩阵进行编码，以得到目标矩阵的第二量子态和第二量子门；根据第二量子态和第二量子门得到目标矩阵的最大特征值对应的特征向量；根据目标矩阵的最大特征值对应的特征向量得到最佳投资配比。本申请利用量子计算方法的并行性特性加以求解，能够有效解决目前计算投资组合优化缓慢的技术问题，为解决马科维茨模型提供指数加速，提高了投资组合优化方案的效率。

摘要： 本发明公开了股票预测与投资组合优化方法、系统、计算机及存储介质，采用基于禁忌搜索和微分进化的融合算法DETS，将历史数据与预测数据融合成为新的数据以改善历史数据集的缺陷，再通过融合算法DETS和Pareto排序理论相结合进行投资组合配置，从而解决预测难、组合优化难两大难点，规避现有的投资组合优化算法专注于历史数据且存在解的全局搜索能力低、时间复杂度高和解集收敛性低等缺点，在求解速度、解集的优化质量上都有较高提升，达到提高收益、降低风险的目的。