基于多属性模糊决策的行为投资组合优化模型

Behavioral Portfolio Optimization Model Based on Multiple Attribute Fuzzy Decision -making

方勇 孙绍荣

Simon认为经典决策理论的假定过分地严格，在实际中往往难以满足。运用上、下偏矩的方法来估计未来财富不低于渴求水平的概率，并基于多属性模糊决策方法构建两个心理帐户的行为投资组合优化模型。模型中融入了不同质投资者的真实情感、信念及认知状态，实证分析的结果表明该模型具有很强的实用性和包容性。

基于预测收益率的模糊投资组合优化模型

姚天祥 刘思峰

本文提出用预测收益率代替均值，在新的经济周期下投资者重视对偏离预测收益率的风险度量，更重视最新的样本数据；并通过建立模型来预测收益率，提出了新的风险度量函数，在此基础上建立了新的投资组合优化模型，解决了样本数目不足的投资组合优化问题。本文建立的模糊环境下的投资组合可以完全转变成线性规划求解，减少了协方差的计算量，使得处理大型证券组合优化问题成为可能。

基于微粒群算法的单阶段投资组合优化

Single Phase Portfolio Optimization Based on Particles Arithmetic

江家宝 须文波 于敏

投资组合优化问题是NP难解问题，通常方法很难达到全局最优，文章对微粒群算法在投资组合优化中的具体应用进行了研究，在具体应用过程中为了提高算法的收敛性和稳定性对算法进行了改进，通过多次具体的真实历史数据的验证和试验结果分析。结果表明在解决单阶段投资组合优化问题中，微粒群算法是一种高效的、可靠的优化算法，具有一定的实用价值。

基于MATLAB证券投资组合优化分析

朱孔来 曹圆圆

投资组合，是指投资者把资金分配给若干种资产，使各类资产的投资数额占投资总额的某一比例，目的是使投资者持有资产的总体收益尽可能高，或者使其投资风险尽可能低。投资组合理论正是研究有关对多种资产进行选择和组合的问题，要求投资收益尽可能高或者使得投资风险尽可能小。

基于模糊概率的行为投资组合优化模翌

Optimization Model of Behavioral Portfolio Based on Fuzzy Probability

方勇

在Shefrin和Statman创立的行为投资组合优化模型中，投资者对于各种自然状态的主观认知概率是由Lopes的理论确定的，然而Lopes所给出的公式只是提供了一个理论分析的框架，实际操作起来极为困难。由于人们的认知具有模糊性，所以模糊集理论已成为认知研究领域的一个有力工具。本文用模糊数来刻画投资者对于各种自然状态的主观认知概率，并在模糊概率的基础上构建了行为投资组合优化模型。具体的数值算俐表明，本文所提出的模型能够充分反映投资者的认知形态，具有很强的操怍性和实用性。

一类证券投资组合优化模型

李世伟

本文在传统均值方差模型的基础上，对模型进行了一定的改进，提出了一种新的投资组合优化模型，给出了模型的解，最后提出模型改进的方向。

基于信用风险管理的投资组合优化

李志强 陈琼

投资组合的信用风险管理是银行投资组合战略决策的重要基础。信贷风险深层次分析将为信贷管理者进行投资组合管理提供更深更广的信息。通过结构化方法探索信贷风险特别是在多样化的市场情况下对风险进行综合管理，信贷管理者能够对复杂投资组合的风险全貌有深刻的把握，精确定位风险集中点，确定合理的风险分散化的渠道。这些信息将会有助于风险管理者提前辨识未来可能出现的风险，并在规避风险和拓展业务两者间求得均衡。

一类投资组合优化问题的求解及实证分析

陈叔平 吴雄伟 等

在证券投资组合优化的决策问题中，投资者通过选取不同的证券分散风险，为了使分散化的利益最大化，还须考虑证券组合的最佳规模以及交易成本。本文在给出求解这类问题的一种计算方法的基础上，进行实证分析。这里所用的方法以及结果，也适合于其他各种具有风险的投资决策问题。

基于QPSO算法的多阶段投资组合优化

Multi-stage portfolio optimization using quantum-behaved partical swarm optimization

须文波 江家宝 孙俊

研究了基于量子行为的微粒群优化（QPSO）算法在多阶段投资组合优化中制定投资决策的方法，目标函数是最大化个人经济效益或最大化周期结束时个人财富。通过比较用QPSO算法和遗传算法优化美国标准普尔指数100的不同股票和现金分配所得到的期望收益率均值与方差，证实了该方法的优越性。