投资组合理论论文精品(七篇)

时间：2022-10-08 00:53:19

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇投资组合理论论文范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

投资组合理论论文

篇(1)

【关键词】均值-方差；熵；模糊环境；投资组合

投资组合的目的在于分散风险。Markwitz创造性地提出了完备市场环境下组合证券投资的均值-方差模型，使投资组合从定性走向定量研究。因其假设苛刻，此后很多学者进行了理论完善和模型优化，最具代表性的有VaR（风险价值）和CVaR（条件风险价值）方法。近年来在“熵”方面也有不少研究，范进对将熵理论应用于信息的识别和选择，用来表示未来投资收益率的不确定性；曾建华和汪寿阳对清晰和模糊两种情况下提出了基于模糊决策理论的投资组合模型。

一、基于信息熵的投资组合模型

Markwitz提出了以下两种单目标的投资组合模型：

（一）给定组合收益：Ep=E0

二、基于信息熵的投资组合模型改进

模糊集在证券投资组合中的应用主要在效用问题上。定义投资者对该投资组合P的满意程度μ（p），μ（p）ε[0，1]，且

μ（P）越大，投资者对投资组合p的满意程度越大。得到模糊环境下的投资组合优化模型：

三、结论与展望

本论文在已有的证券投资风险度量的基础上，以资产收益率服从多元正态分布为例，优化投资组合收益率的信息熵模型，讨论了模糊环境下怎样选择投资组合比例使得不同风险态度的投资者对投资组合收益率的期望值和风险的综合效用最大化。由于非理性投资者受到主观因素的影响，对于模糊环境下怎样选择投资组合比例使综合效用最大化，值得进一步实证研究。

参考文献

[1]Markowitz H.Portfolio selection.The Journal of Finance.1952，7（1）：77～91

[2]Markowitz H.Portfolio selection：Efficient diversification of investments.John Wiley&Sons.1958

[3]Rockafellar R，Uryasev S.Conditional value-at-risk for general loss distributions[J].Journal of Banking&Finance.2002，26（7）：1443～1471

[4]范进.熵理论在信息源选择和信息识别中的应用[J].华东经济管理.2006（7）：57～61

篇(2)

内容摘要：20世纪70年代起，房地产开始成为许多大型基金的投资领域，随之而来的投资风险规避和分散也成为了当前基金投资的重点关注问题。自此，许多研究者开始尝试寻求评估房地产投资组合风险的方法。这些研究主要集中在一个方面：房地产投资组合的风险分散化策略。本文试图对房地产投资组合的相关文献进行综合叙述，希望能为国内学者在房地产投资组合分散化方面的研究提供线索和框架。

关键词：房地产投资组合风险分散文献综述

篇(3)

关键词：企业；财务报表分析；理论基础

一、引言

公司的各种事物和运行机制通常可分为公司治理和公司管理两个层次，公司治理的核心是财务治理，公司管理的核心是财务管理。财务报表分析将体现报表信息的会计专业语言翻译为反映财务分析信息的普通话，一方面为公司高层扩展理财视野、搞好资本运营、正确处理与投资者及其他利益相关者关系提供依据；另一方面为公司外部投资者及利益相关者关注公司、了解公司、投资或合作提供依据。财务报表分析是架在会计报表与公司高层之间的桥梁。透过财务报表分析，可以揭示公司存在的许多问题，如公司治理问题、内部控制问题等。公司治理结构影响公司相关利益主体的权利、义务与责任，左右公司的生产经营决策，进而影响公司的管理效率和内部凝聚力，其结果体现在公司的财务状况和经营成果上，因此，通过财务报表分析，可以挖掘出各种财务指标背后隐含的公司治理问题。又由于管理效果最终体现在经营成果上，所以财务分析同样可以揭示出内部管理存在的问题。财务报表分析对于出资人的理性投资同样具有现实指导意义。目前，银行等金融机构在应用财务报表分析审查企业贷款资格方面已经很系统完善了。但我国由于市场经济建设起步晚，财务报表分析的发展缓慢，多数社会公众投资者还不成熟，虽然较证券市场成立之初有了很大进步，但在做投资决策时，仍存在一定盲目性。市面上教社会投资者如何选择投资品种的资料很多，但要么是理论性过强、不易读懂，要么过于强调技巧、忽视了对公司业绩的理性分析。如何在选择投资品种时做理性分析，也是摆在投资者面前的难题。

二、公司治理理论

公司治理，国内称为公司治理结构。张维迎认为，狭义的公司治理结构是指有关公司董事会功能、结构、股东权力等方面的制度安排。广义的公司治理结构指有关公司控制权和剩余索取权分配的一整套法律、文化和制度性安排，这些安排决定公司的目标、何时控制、如何控制、风险和收益如何在不同企业成员间分配这样一些问题。公司治理理论主要包括古典管家理论、主流公司治理理论、现代管家理论和利益相关者理论。

三、资本结构理论

企业资本结构与资金筹集方式密切相关，是企业融资决策的最终结果。作为资金供给者的债权人和股东，客观上都要求对资金的使用进行监督和约束，但是，受监督成本和风险与收益关系的制约，企业的治理结构主要是围绕股东来进行设计和安排。财务报告分析中资本结构的研究主要集中于前二个因素的考虑，即企业资金成本和市场价值的评价和分析，以及不同资本结构对企业偿债能力的影响。随着理论和实务的发展，资本结构理论主要经历了早期资本理论结构理论阶段、现代资本结构理论阶段和非对称信息下资本结构理论。

第一，MM理论。1958年，美国学者莫迪利亚尼和米勒在《美国经济评论》上发表了著名的《资本成本、公司融资与投资理论》，并提出了资本结构理论上的经典理论MM定理，第一次使资本结构的研究成为一种严格的、科学的理论，也标志现代资本结构理论的创立。

第二，权衡理论。权衡理论主要以瓦纳、奥特曼、詹森和梅克林以及梅耶斯等人研究创立，是在放松了MM理论关于无破产风险的假设，并引入了财务危机成本和成本的基础上，深入研究资本结构与企业家之间相互关系的一种理论。

四、非对称信息下资本结构理论

现代资本结构理论假定市场中的信息是充分披露的，并且不存在信息使用成本，掌握相同信息的经济主体，对企业的盈利预期是相同的。现实经济实际，不对称信息随时存在，掌握有利息信息的经济主体在决策时往往处于优势，并通过这种优势去侵害缺乏信息的经济主体的利益，我国上市公司大股东侵犯小股东利益实际上也是信息不对称情况一种反映。在信息不对称的情况下，确立企业的最佳资本结构成为理论界研究的重点。

第一，激励理论。该理论的重点是资本结构与经理行为之间的关系。

第二，成本理论。成本理论是詹森和麦克林（Jensen和Meckling，1976）根据理论、企业理论和财产所有权理论来系统分析和解释信息不对称下企业资本结构学说的问题。该理论认为：均衡的企业所有权结构是由股权成本和债权成本之间的平衡关系来决定的，企业的最优资本结构是两种融资方式的边际成本相等从而成本总额最小。

第三，信号理论。信号理论是由美国经济学家罗斯根据信息不对称理论的基本原理解释资本结构理论，该理论认为：企业不同的资本结构给投资者传递的价值信号不一样，一般情况下，当企业债务资本增加时，说明经理人对企业有信息，企业价值也会上升；反之，企业价值会下降。因此，由于信息不对称的存在，投资者只能通过这种资本结构的信号传递来判断企业的价值。当然，如果经理向投资者传递的是错误的信号又该如何处理该理论并没有研究，事实上，企业的财务造假行为就是一种典型的错误信号传递。

第四，强弱顺序理论。

五、委托-理论

委托-关系是现代公司存在的一个普遍现象。现代公司所有权与控制相分离导致所有者与经营者委托-关系的出现。委托-理论研究的委托-关系一般是指的内部关系，即是针对委托人与人之间的关系而言的。詹森和麦克林把委托-关系定义为：“一个人或一些人（委托人）委托其他人（人）根据委托人利益从事某些活动，并相应授予人某些决策权的契约关系。”（Jensenand Meckling，1976）约瑟夫・E。斯蒂格利茨（Jeseph E.Stiglitz）认为，委托-关系是指“委托人（如雇主）如何设计一个补偿系统（一个契约）来驱动另一个人（他的人，如雇员）为委托人的利益行动。”委托-理论的一个核心问题是它提示了这一理论分析框架所发现的问题。所谓问题包括两个方面：一是由于人的“经济人”本性和其自身具有的利益追求，人有可能并不总是按委托人的利益采取行动，从而在行为活动中背离委托人的利益目标；二是为了防止或限制人损害委托人的利益，委托人可以采取两种办法：一是给人设立适当的激励机制或是对人行为进行监督；二是要求人保证不采取损害委托人利益的行为或人采取这种行为时给予委托人必需的补偿。这两种行为都会产生监督成本和约束成本，我们称之为成本。

六、投资组合理论

投资组合理论起源于马科维茨在1952年发表的论文《证券组合选择》。文中论述了如何在一定收益下，规避最小风险。该理论假定：投资者是理性的，即他选择的投资行为必须是产生最大期望效用的行为。投资者会规避风险，也就是说，对于给定的期望收益，理性的投资者希望获得最低的风险的可能风险。人们进行投资，本质上是在不确定性的收益和风险中进行选择。投资组合理论用均值―方差来刻画这两个关键因素。所谓均值，是指投资组合的期望收益率，它是单只证券的期望收益率的加权平均，权重为相应的投资比例。当然，股票的收益包括分红派息和资本增值两部分。所谓方差，是指投资组合的收益率的方差。我们把收益率的标准差称为波动率，它刻画了投资组合的风险。人们在证券投资决策中应该怎样选择收益和风险的组合呢？这正是投资组合理论研究的中心问题。投资组合理论研究“理性投资者”如何选择优化投资组合。所谓理性投资者，是指这样的投资者：他们在给定期望风险水平下对期望收益进行最大化，或者在给定期望收益水平下对期望风险进行最小化。均值――方差效用假设对会计的重要性表现在，它使投资决策变得更加清晰――所有投资者，无论个人效用函数如何，都需要投资期望收益和风险的资料，而这些资料主要来自于财务报告。一个投资组合是由组成的各证券及其权重所确定。因此，投资组合的期望回报率是其成分证券期望回报率的加权平均。除了确定期望回报率外，估计出投资组合相应的风险也是很重要的。投资组合的风险是由其回报率的标准方差来定义的。这些统计量是描述回报率围绕其平均值变化的程度，如果变化剧烈则表明回报率有很大的不确定性，即风险较大。

参考文献：

篇(4)

关键词：投资组合；模型；优化

1952年美国著名经济学家哈里・马克维茨发表了论文《投资组合选择》，首次将人们在投资行为中最为关心的收益和风险两个因素，进行了数量化的描述和表示，开辟了将数学分析和统计方法应用到金融领域的先河，这篇著名的论文也标志着现代证券组合理论的开端。在随后的几十年里，众多的国内外学者对该模型进行了深入的研究和探讨，威廉・夏普、林特、摩森、里查德・罗尔、史蒂夫・罗斯等经济学家在Markowitz均值―方差模型的基础上，相继提出了“单因素模型”、“多因素模型”、“CAPM模型”以及“APT模型”等，不断地进行证券投资组合优化的理论创新，丰富和发展了现代证券投资理论。

然而，由于Markowitz投资组合模型过于严格的假设，导致其在中国证券市场的应用上存在一定的局限性。因而，如何将经典的均值―方差模型进行改进和优化，使其更符合中国证券市场的特点，便成为摆在中国证券投资学者面前的一道极具实际价值又充满了困难与挑战的课题。本文正是通过对投资组合的预期收益率和风险进行优化度量，以及修正Markowitz模型中关于交易费用和最小交易数量的假设，对均值―方差模型进行了多方位的改进和优化，得到了更为符合中国证券市场的各种优化模型。

一、Markowitz均值―方差模型

马克维茨在《投资组合选择》一文中将证券组合选择的过程概括为两个阶段：第一阶段从观察和经验出发得到各种可投资证券未来的预期收益率、风险等，第二阶段则从各证券的预期表现出发得到一组最优的投资组合。马克维茨正是针对第二阶段提出了证券组合投资的均值―方差模型，将收益率、风险等参数进行了数量化的表示和度量，并对模型进行了求解分析。

1.模型假设

(1)证券市场是完全有效的。

(2)证券投资者都是理性的。

(3)证券的收益率可以视为随机变量且服从正态分布，其性质由均值和方差来描述。

(4)各种证券的收益率之间具有一定的相关性，这种相关程度可以用收益率的协方差来表示。

(5)每一种资产都是无限可分的。

(6)税收和交易成本等忽略不计。

(7)单一投资期。

(8)不存在卖空机制。

2.模型参数的估计与度量

假设ri是投资在第i种证券上的收益率，它是随机变量，ui是第i种证券的预期收益率，σij是ri和rj的协方差（σij是ri的方差），wi是投资在第i种证券上的投资比例，则投资组合的收益率是随机变量，wi是由投资者确定下来的非随机变量，显见，并且根据假设（8）有：wi≥0。则可得到投资组合的预期收益率为，方差为，或者用相关系数表示为。

3.均值―方差（E-V）基本模型

(wi≥0,i=1,2,…,n)为组合的投资权重向量，为组合的预期收益率向量，为协方差阵，为给定的预期收益率，。

二、Markowitz投资组合模型的优化

1.预期收益率的估计方法

假设某种证券在最近n周内的收益率分别为，且，其中表示第i周第一天的开盘价，表示第i周最后一天的收盘价。由此可计算得该证券的预期收益率。

方法一：期望收益率。以最近时期内的样本期望值来估计得到第n+1周的预期收益率为，这也是Markowitz在《投资组合选择》中所采用的方法。

方法二：加权期望收益率。如果投资者认为据目标期时间越近则关系越密切，这样就可以将历史数据中的各时期的收益率进行加权平均，据目标期时间越近则权重越大。本文以指数平滑法为例阐述期望收益率的这种估计方法。假设某种证券在最近n周内的收益率分别为，则在估计该证券的预期收益率时，可以得到这些收益率的追溯预测值

其中，R表示预期收益率；α表示加权系数，介于0和1之间，由投资者决定。

注1:一般情况下如果收益率序列波动不大，则α应取小一点，比如0.1～0.3；如果收益率序列波动较大，则α应取大一点，比如0.6～0.8。

注2:在实际操作中，可取多个α值进行试算，比较它们的，取较小者为准估计预期收益率。

除了以上介绍的两种通过历史数据度量预期收益率的方法，不少学者还通过修正证券收益率服从正态分布这一假设，运用新的度量方法进行了进一步的改进和优化。如Merton通过假定股价变化服从Brown运动，提出了连续时间随机模型。此外，还可以运用灰度预测、模糊数学等方法进行预期收益率的度量和预测。

2.风险的优化度量方法

Markowitz均值―方差模型中使用方差进行风险度量，而在改进的模型中，可以用VaR和半方差等方法优化风险度量。

(1)引入VaR约束条件，优化方差度量。

VaR方法是用来测量给定投资工具或资产组合在未来资产价格波动下可能或潜在的损失。Jorion指出VaR是指在正常的市场条件下，在给定置信区间内，一种投资工具或资产组合在给定持有期内的最大预期损失。数学上，VaR可表示为投资工具或组合的回报率分布的α分位数的相反数，表达式为α，其中，表示组合P在持有期内市场价值的变化。上式说明投资组合在持有期内市场价值的损失值等于或大于VaR（在险值）的概率为α。在VaR的定义中，有两个重要的参数――持有期和置信水平1-α。于是Markowitz投资组合模型（2）的改进模型为：

VaR值的计算方法有很多种，大致分为参数模型和非参数模型。参数模型通过估计证券组合的收益率服从一定的分布来估计VaR，如标准正态法、移动平均法，GARCH模型等方法。而非参数模型则有历史模拟法等方法。

(2)用VaR代替方差度量风险，建立均值―VAR模型。

均值―VaR模型就是在Markowitz均值―方差模型的基础上，是用VaR代替收益率的方差来度量风险，即寻找在给定的收益约束下，使组合的VaR最小的投资组合。Markowitz投资组合模型（2）的改进模型为：

(3)用半方差代替方差度量风险，建立均值―半方差模型。在Markowitz投资组合模型中，收益率的风险是由方差来描述的，但方差并不是一种很适合的衡量方法，因为用这种方法度量不但包括了实际收益中低于期望收益的部分，而且包括了实际收益中高于期望收益的部分，而实际投资实践中，投资者往往只关注低于期望收益的风险。为此，我们用下方风险（down-side Risk）作为新的风险测量手段。我们引入低位部分距(Lower Partial moments) , 对证券回报是离散的情形，被定义为：

其中R0是投资者的目标回报，qi是证券回报为Rj时的概率，n由财富效用函数的类型所表示。并且我们认为当n=2时，适合具有偏斜偏好的风险避免型投资者。因此，我们得到均值―半方差模型为：

(4)其他方法。

风险还可通过运用绝对离差、半绝对离差、极差等工具来进行度量，他们往往比用方差度量风险更符合投资者心理和证券市场实际。此外，由于政治、经济、社会等诸多因素和股市的难预测性的特点，还可运用灰度预测或者三角模糊数等方法度量预期收益率和风险。

3.交易费用的考虑

交易费用是投资者在进行证券投资交易过程所需要交纳的一笔费用，通常包括交给国家的印花税、交给券商的佣金等。

情况一：投资组合中只有股票，则每种证券的交易费用率恒定。

假设进行证券交易买入和卖出都需要支付交易费用，且单笔交易费用为交易金额的α倍，证券k在ti时刻的价格为。若某投资者在时刻ti买入一单位证券k，则需投入资金；在时刻tj卖出该证券k，则可获得收益。在不考虑交易费用时，我们有证券k在时间内的收益率为；而在考虑交易费用之后，证券k在时间内的收益率为：

以下分析在考虑交易费用时证券投资组合的收益率和方差。假设我们选定了n种证券构成投资组合，并且在第k种证券上的投资比例为，则组合收益率为：。若记，其中为的期望值，且的组合风险为，则组合期望收益率可以写为：，相应的组合风险为：。

假设给定的预期收益率为，则由以上分析可得，在Markowitz均值―方差模型（B）的基础上，考虑交易费用后的改进模型为：

情况二：投资组合不但包括股票还包括各种基金，则不同证券的交易费用率不同。

假设投资组合中还包括各种基金，那么根据中国证券市场的交易规则，投资于不同基金所需交纳的交易费用率不同。于是对于投资组合中的n种证券，我们假设投资于证券i的交易费用是交易金额的αi倍（i=1,2,...,n），即交易费用率为αi。同时我们保留“情况一”中的其他假设不变。则得到Markowitz均值―方差模型（A）的改进模型：

4.最小交易数量的限制

在实际的中国证券市场中，股票交易的最小单位是100股，且必须是100的整数倍，因而Markowitz模型中关于证券无限可分的假设（5）便很难正确模拟实际的投资过程。于是，我们假设Q为规定的投资在每种证券上的最小数量单位，Pi为第i种证券的股价，K为投资者的实际投资总金额，则得到Markowitz均值―方差模型（A）的改进模型：

5.其他

此外，还可通过修正原模型中的其他假设对模型进行进一步优化。例如马柯维茨模型假设证券组合中两证券之间存在较为稳定的相关关系，然而实际证券市场的数据并不能很好地验证这一假设，于是可以通过假设各种证券收益率之间的关联关系是随机的来建立时变证券组合投资模型。

三、结语

Markowitz均值―方差模型在理想化的假设下很难较精确地反映当前的证券市场实际，而通过对模型中预期收益率和风险的度量方法进行优化，对模型假设进行修正，将交易费用、最小交易数量等限制条件定量化的引入模型中，便可以得到更为符合中国证券市场实际的证券组合投资模型，为投资者进行投资决策提供更为有效的参考。然而，Markowitz投资组合模型的优化研究依然存在很多问题亟待解决，大量的假设和影响证券收益的因素难以定量化处理，如完全市场性、投资者理性、宏观经济政策出台对股价的影响等；此外，如何对优化模型开发出有效的快速算法进行数值求解也是一个很有价值的课题方向。我们相信随着证券投资理论的发展和计算机软件等工具的不断开发和应用，Markowitz证券组合投资模型一定能得到更好的优化和改进，从而在证券投资中发挥更大的应用价值。

作者单位：厦门大学数学科学学院

参考文献：

[1]Harry Markowitz.Portfolio Selection [J].The Journal of Finance,1952,7(1):77-91.

[2]海英,邓玮.Markowitz均值-方差理论的局限及其在我国的适用性[J].南方金融,2004,(10):30-32.

篇(5)

[关键词] 投资组合交易成本蚁群算法

一、引言

由Markowitz(1952)提出的均值-方差(MV)模型在投资组合理论中占有重要的地位, 是投资分析中的一种有效的工具。Markowotz分别用期望收益率和收益率的方差来衡量投资的预期收益水平和不确定性(即风险),建立了均值-方差投资决策模型。随后, Markowitz(1959),Mao (1970)讨论了均值-下半方差模型,在收益分布对称的情况下,下半方差刚好是方差的一半,但均值-下半方差有效前沿与均值-方差模型有效前沿完全一致;Konno(1991)研究了用均值绝对偏差来衡量投资组合的风险,提出了均值-绝对偏差模型(MAD模型),简化了投资组合优化的运算;Konno和Suzuki (1995)研究了均值-方差-偏度模型,基于收益不对称分布的情况,是对MV模型的补充。这些研究使得投资组合模型越来越接近实际,但也越来越难于用传统的数学规划方法进行有效地求解模,许多学者把目光转向应用仿生算法求解投资组合模型,解决模型的实际应用问题。

蚁群算法作为近年来一种新兴的仿生算法,具有较强鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其他方法相结合的优点,被成功用来解决如TSP、武器-目标分配问题、频率分配问题、电力系统故障诊断等问题。近年来也有学者将蚁群算法应用于证券投资组合问题的研究,孙永征,刘亮(2008)将混合行为蚁群算法应用到股票市场投资者行为研究中去,建立了基于混合行为蚁群算法的股票市场投资行为演化模型,研究投资者的五种行为对股票价格及市场稳定性的影响。研究表明,不同投资行为与股票价格及市场稳性之间存在复杂的关系。谢燕兰(2008)利用经典MV模型和股票技术分析中成交量、收益率等指标,以银行作为投资避险的工具,构建了一个针对国内股票市场的证券组合投资优化模型。然而,这些研究成果没有考虑到股票投资过程中必然存在交易成本因素,从而降低了模型的实际应用价值。假设交易成本是线性函数,本文提出考虑交易成本的股票投资组合模型,利用蚁群算法求解所建模型,并且讨论了模型参数的设置对投资回报的影响。

二、蚁群算法下的投资组合模型

1.经典的MV投资组合模型

根据投资者均为理性经济人的假设,Markowitz理论认为投资者在证券投资过程中总是力求在风险一定的条件下,获得最大的收益;或者在收益一定的条件下,将风险降到最小。则Markowitz模型可表示为以下两种单目标的模型:

(1)

其中,n为持有资产的数量,xi代表每种资产的持有比例,ri(i=1,…,n)为每种资产的期望收益率,σij表示资产i和资产j(i=1,…,n;j=1,…,n)的协方差。

2.基于蚁群算法的证券投资组合模型

蚁群算法(ants colony algorithm)是由Dorigo等于1990年为了解决组合优化问题而提出的一种模拟蚁群觅食行为新型进化算法。概括而言,就是将蚁群的觅食行为视为一个复杂的路径优化问题。算法的主要机理可从两个方面来描述:(1)集体性,算法寻优过程是一种带有信息交换的并行过程,具有全局搜索的能力;(2)路径的适值标准,当蚂蚁在从巢穴去食物源(或者从食物源返回巢穴)时,会在走过的路上留下一种化学物质(pheromone),被称为信息素,这种信息素的强弱与它们所走的路的长度成反比。蚂蚁根据信息素的强弱以一定的概率来进行路径选择,形成了正反馈搜索过程。以上特征使得蚁群算法成为求解组合优化问题的一种简单、高效的手段。

在证券投资组合模型中,股票投资收益率相当于蚂蚁运动过程中留下的信息素,为了避免算法运算时间过长陷入停滞,Dorigo在蚁群模型中引入了启发函数加速模型的收敛,对应于证券投资组合模型,启发函数相当于投资组合的风险,算法运行的结果是使得组合实现最小风险下的最大收益。具体如下:

(1)转移概率的计算

转移概率直接关系到蚁群算法的寻优效率和执行结果,由下式得出,在证券投资组合模型中,蚁群通过对风险和收益的均衡确定转移概率:

(2)

其中,信息素τi(t)按照如下规则更新:

(3)

(4)

(5)

其中,为信息素的变化量,ri为第i个证券的收益率,α、β是模型参数分别反映了蚂蚁在运动过程中所积累的信息和启发信息在蚂蚁选择路径中的相对重要性,ρ是信息素的挥发系数,通常情况下设置ρ

(2)启发函数的定义

启发函数用来加速算法收敛,并且避免算法陷入局部最优,本文采用单只股票的标准差衡量其风险,从而构造启发函数,如下:

ηi=1/ρi (6)

(3)交易成本

交易成本是股票投资的一个重要问题,大多数情况下,投资者都是从已持有的投资组合开始,确定如何在股票市场上进行调整。股票投资仓位的调整必然需要交易费用,交易费用通常是新旧股票组合之差的V型函数:

(7)

其中,ci(t)表示第i只股票第t期的交易费用;

ki≥0,i=1,2,…,n,表示第i只股票的交易费率;

,Mi(t)表示第i只股票第t期投资额,假设初始投资金额M(0)=100万,各股票初始仓位Mi(0)=25万。

则n只股票第t期总交易费用为:

(8)

(4)投资回收总额

个股仓位根据上述转移概率公式(2)结果进行仓位调整,第i只股票在第t期末的投资回报为:

Mi(t)=M(t-1)×xi(t)×[ri(t)+1]-ci (9)

总的投资回收额:

(10)

三、蚁群算法基本流程

设有n只股票m名投资者,股票的收益率为ri为第i个证券的收益率,τi(t)为股票i上的信息素,并设置每只股票的初始信息素。

步骤1:参数初始化。令时间t=0和循环次数NC=0,设置最大循环次数NCmax,将m个蚂蚁置于n个元素(股票)上,初始化,令τij=const,(0)=0,其中cinst是常数;

步骤2:设置循环次数NCNC+1;

步骤3:蚂蚁数目KK+1;

步骤4:将各蚂蚁的初始出发点置于当前解集中;对每个蚂蚁k(k=1,2,…,m),按概率状态转移Pkij公式(2)移至下一个元素(股票)j;

步骤5:若元素未遍历完,即k

步骤6:根据公式(3)、(4)、(5)更新每条路径上的信息素量;

步骤7:若满足结束条件,即如果循环次数NC≥NCmax,则循环结束并输出程序计算结果,否则跳转到步骤2。

四、实证检验结果与分析

为了使算法结果具有可比性,本文使用谢燕兰(2008)文中基本数据作为样本,以2007年7月6日～2008年1月15日的国内A股证券市场每日交易资料(股价、收益率)作为运行资料,令初始投资资金为100万,运用MATLAB编程得到各模型2007年7月6日～2008年1月15日的投资回报。由于蚁群算法所需参数较多,需要讨论模型参数变化对运算结果的影响。

图1～2选取了三组六个具有代表性的算法寻优结果,可以观察到本文模型较谢燕兰模型(212.6万元)获得了更好的投资回报,三个参数α,β,ρ的设置对算法最终寻优结果有着不同的影响。其中α对投资组合回报影响较为显著,随着α的增大投资回报显著增加,α=3时投资回报为356.67万元,而当α=0.7时,投资收益仅为259.8万元,也就是说当投资者在第一天在某只股票的投资获得较高的收益时,第二天继续增加此只股票投资仓位;β和ρ的变化对投资回报的影响显著性不强,α和ρ不变,当β=0.3时投资回报为271.56万元,β=3.5时投资回报为279.27万元,这是由于国内A股市场交易规则中涨跌停板的限制在一定程度上控制了股票投资的风险,而投资时间间隔越长,对当前投资组合的影响越不明显,这和股票投资技术分析的结论一致。

五、结论

本文利用基本蚁群算法对投资组合模型进行了优化,主要提出了考虑交易成本的股票投资组合模型并对其进行了有效求解,与此同时讨论了模型参数变化对算法寻优结果的影响。实证结果表明蚁群算法能够在有限的资源条件下,求解传统的数学方法难以解决的投资组合问题,并且具有整体优化,高效迅速的优势,具有广阔的应用前景。

参考文献:

[1]Markowitz H M.,Portfolio selection [J]. Journal of finance, 1952, 7:77～91

[2]Markowitz H M.,Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments[M], Wiley: New York, 1959

[3]Mao J C T., Models of capital budgeting, E-V versus E-S[J]. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 1970, 5: 657～675

[4]Konno H., Yamazaki H. Mean-absolute deviation portfolio optimization model and its application to Tokyo Stock market [J]. Management Science, 1991,37:519～531

[5]Konno H., Suzuki K. A mean-variance-skewness optimization mode[J].Journal of the Operations Research Society of Japan, 1995, 38: 173～187

[6]孙永征刘亮:基于混合行为蚁群算法的股票市场投资者行为模拟[J].山东大学学报(理学版)2007,42(6):35～40

[7]谢燕兰:蚁群算法在证券投资组合中的应用[D].苏州:苏州大学硕士论文,2008

篇(6)

[关键词] 投资者行为；资产配置；风险价值；演化博弈

[中图分类号] F830.59 [文献标识码] A [文章编号] 1006-5024(2007)02-0053-03

[基金项目] 上海市重点学科建设项目(T0502)

[作者简介] 徐济东，上海理工大学管理学院博士生，高级经济师，研究方向为投资管理；

叶春明，上海理工大学管理学院教授，博士生导师，研究方向为管理科学与工程；

夏梦雨，上海理工大学管理学院硕士生，研究方向为工业工程管理。(上海 200093)

马柯威茨(Harry Markowitz)于1952年在《财务学杂志》(Journal of Finance)上发表的题为《资产组合的选择》(Portfolio Selection)的论文，奠定了资产组合理论的基础，标志着现代资产组合理论的开端。利用方差度量资产组合风险的Markowitz均值――方差模型的思想被投资者广泛应用。由于Markowitz均值――方差模型用方差来度量风险受到许多批评以及投资者对风险的认知有不同的理解，新的风险度量方法以及与之相应的模型被不断地提出，如风险价值VaR (Value at Risk)和均值――VaR模型。作为一种新型的风险量化工具，VaR得到银行、非银行金融机构、监管部门、非金融企业的广泛关注，并逐渐发展成为一种涵盖所有风险种类的统一的风险度量标准。

一、风险价值VaR的定义和均值――VaR模型

风险价值VaR (Value at Risk)的字面解释是“处于风险中的价值”，指在市场正常波动下，在一定的概率水平下，某一金融资产或资产组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失。首先，从VaR的定义可以看出对于来自非正态分布的附加危险都可以用来估计资产组合的VaR值，所以可不拘泥于正态分布假设而建立更一般的框架，使其分布假设更适合于使用的金融类型；其次，VaR对风险的度量方法与投资者对风险的心理感受非常接近，它涵盖了不确定性和损失这两个公认的风险特征，可用于刻画损失规避等行为特征；第三，置信度水平的选择在一定程度上也反映了投资者主观方面的信息。

假定置信水平为α，风险价值VaR可以用数学公式表示为:Prob(P＞VaR=1-α) (1)

其中，P为某一金融资产或资产组合在持有期t内的损失，VaR为置信水平α下处于风险中的价值。

当资产i的收益率服从正态分布，即rt(μi，σ2i)时，由大数定律可将(1)式化为:

从表1可以看出最小收益和最大收益分别出现在第11组和第1组(0.1250和0.2238)，而最小风险和最大风险分别出现在第11组和第1组(1.1789和1.9007)。

在资产配置决策中，Markowitz均值――方差模型毕竟还有诸多受到质疑的地方。本文从投资者对风险的心理感受出发，并结合国内现实的证券交易状况，在考虑了风险价值、最小交易量、交易费用和最大投资上限的基础上，提出了基于VaR的改进资产配置优化模型。

参考文献:

[1]陈志平，袁小玲.多约束投资组合优化问题研究[J].系统工程理论与实践，2005，(2).

[2]谢识予. 经济博弈论[M].上海:复旦大学出版社，1997.

[3]叶俊，等. 基于博弈论的背包问题优化算法[J]. 华中科技大学学报(自然科学版)，2003，(9).

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一般认为，行为金融学的产生以1951年Burrel教授发表《投资战略的实验方法的可能性研究》一文为标志，该文首次将行为心理学结合在经济学中来解释金融现象。1972年，Slovic教授和Bauman教授合写了《人类决策的心理学研究》，为行为金融学理论作出了开创性的贡献。1979年DanielKahneman教授和AmosTversky教授发表了《预期理论：风险决策分析》，正是提出了行为金融学中的预期理论。

中南大学的饶育蕾和刘达锋著的《行为金融学》是我国第一本系统阐述行为金融学理论的著作。吴世农、俞乔、王庆石和刘颖等早在中国证券市场初建时就对中国股市调查并进行取样分析，得出中国市场为非有效市场，其主要论文有：吴世农、韦绍永的《上海股市投资组合规模和风险关系的实证研究》，陈旭、刘勇的《对我国股票市场有效性的实证分析及队策建议》。国内对这一理论的研究相对不足，对投资策略的涉足更是有限。

本文主要是借鉴了两位美国学者的思路进行论证。美国学者彼得L•伯恩斯坦和阿斯瓦斯达摩达兰著的《投资管理》总结了美国比较有影响力的观点，对行为金融学理论在投资领域的应用进行了发展，对投资行为进行了全面剖析，其对投资策略的研究更具有独到之处，这种在行为金融学下投资策略的研究对我国证券业的发展将有十分重要的借鉴意义。罗伯特•泰戈特著《投资管理-保证有效投资的25歌法则》以其简单而明了的笔法描绘了行为金融学下投资方法的选择应具备的条件和原则，指导我们的实践。BrighamEhrharot著的《财务管理理论与实务》中也不乏对行为金融学的应用，比如：选择权的应用等。

2行为金融学概述

行为金融学是将行为学、心理学和认知学成果运用到金融市场上产生的一种新理论，是基于心理学实验结果提出投资者决策时的心理特征假设来研究投资者实际投资决策行为的一门学科。行为金融学有两个研究主题：一是市场并非有效，主要探讨金融噪声理论；二是投资者并非是理性的，主要探讨投资者会发生的各种认知和行为偏差问题。主要理论：证券市场是不完全有效的即市场定价不能完全反映一切信息，存在噪声交易者风险即金融噪声理论。投资者构筑的投资组合具有金字塔型层状特征即行为组合理论。投资者有限理性。行为金融学总结的投资者行为偏差有：决策参考点决定行为者对风险的态度；投资者存在心理帐户；投资者还存在过度自信心理和从众心理。

3行为金融学在实务中的应用

实际上，各种积极管理模式都假定市场定价失真或无效。他们认为通过投资于定价失真的市场或资产可以获得增值。然而所有的人都知道这种无效性是转瞬即逝的，这样，这些无效性可能会为有耐心的投资者提供收益。“耐心”是一个好的投资策略中的重要组成部分。

行为金融学理论可以很好地解释诸如阿莱悖论、日历效应股权溢价、期权微笑、封闭式基金之谜、小盘股效应等等金融学难题。还提出了成本平均策略、选择策略参考点来判断预期的损益、动量交易策略等投资策略。一些金融实践者已经开始运用行为金融学的这些投资策略来指导他们的投资活动。

成本平均策略。成本平均策略是在股市价格下跌时，分批买进股票以摊低成本的策略。采用这一策略不是追求效用最大化，而是降低投资活动。

行为金融学认为，人们在进行决策的时候，往往会选择一个决策参考点来判断预期的损益，而非着眼于最终的财富状况。在心理预期的过程中，人们会把决策分成不同的心理帐户来考虑，常常拥有自信情节，高估已经拥有的商品或服务，并且倾向于增加这里物品或服务的使用次数。还对预期的损失过于敏感，把同样价值的损失计算成远高于同样价值的收益，而对已经形成损失的东西却表现出一种“处置效果”，由于期待机会收回成本而继续经受可能的损失。因此在行为金融学中的“心理”帐户和“认知偏差”这两个概念，应该在日常理财中关注。运用动量交易策略。即预先对股票收益和交易量设定过滤准则，当股票收益或股票收益与交易量同时满足过滤准则时就买入或卖出股票的投资策略。当处置效应在证券市场上比较严重时，其带来的股票基本价值与市场价格之间的差幅就会更大；当价格向价值回归时，可利用动量交易策略，通过差幅获利。

市场无效性本质上是一种套利机会，如果足够多的资金追求同一种市场无效性，它肯定会消失。对于许多定量投资者来说，永远感到困惑的是，一旦某种市场无效性在学术刊物上得到详细论述，它就奇怪地消失了。实际上，如果昨天的无效性已广为人知，并吸引了大量的投资资本，再设想它明天仍然存在是非常危险的。资本市场同样如此。因此，不要屈从或迷恋“权威”的信息，应该努力追求有个性的投资策略。

在职业资金管理游戏中获胜的资金管理者一般都是最少犯错误的人，但其中的许多错误都可以归因于人类本性——追求安稳、相信潮流、失败后希望改换风格和指导思想。投资组合管理中的一些错误源于资金管理者不了解自己的客户，不了解自己的投资市场，一些错误源于资金管理者走“受托人的钢丝绳”的游戏，一方面要获得高额收益，另一方面还不能超越客户的风险承受性。

4股票投资策略

4.1具备股票投资取胜的素质

对于我们来说，在股票业取得成功的素质应该包括：忍耐、自立、简单明了、能忍受痛苦、心胸开阔、有独立判断能力、百折不挠、谦让、灵活、愿做独立的研究工作、勇于承认错误，还有对普通的商业恐慌不屑一顾。这些素质的具备与巴菲特的忠告是一致的，与行为金融学是相符的，市场可能是无效的，积极管理者也有增加价值的潜力，但这些无效性既不简单，也不是静态的，利用起来代价也不低。换言之，市场无效性的一个特点就是容易消失。这就意味着市场无效性一旦被隔离出来，并广为人知，越来越多的资金追逐这一无效性时，这个特点就消失了。问题不在于投资者和他们的顾问很愚昧或麻木不仁，在于当信息收到之时情况可能已经发生变化。当乐观的金融信息广泛传播时，大多数投资人认为这个经济形势在近期内还会进一步高涨时，经济走势实际上已经向衰退迈进。头脑清醒的投资者可以在信息不完全、不理想的情况下做出正确决策，那种需要各种资料的“科学头脑”是不科学的。

投资组合理论论文精品(七篇)

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