导读:本文包含了均值投资组合论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:需求响应,负荷聚合商,均值方差模型,最小化风险
均值投资组合论文文献综述
杨斌,沈宏伟,张昊纬,杨永标,陈楚[1]（2019）在《基于均值方差模型的柔性资源投资组合策略》一文中研究指出随着需求响应在电力市场中深度应用,负荷聚合商作为新的参与主体在市场平衡中发挥着调峰避峰、提供需求侧备用的重要作用。然而,针对负荷聚合商柔性资源风险管理方法方面的研究尚有不足。因此,提出一种基于均值方差风险模型的柔性资源投资组合策略。该方法能够基于一定的预期收益,优化得到最小化风险的柔性资源投资组合方法。通过分析算例,证实了该方法与基线方法相比能够有效降低投资风险,提高负荷聚合商的经济效益。(本文来源于《现代电力》期刊2019年05期）
郭晨霞[2]（2019）在《基于极端损失约束的均值-方差投资组合选择研究》一文中研究指出将极端损失约束引入投资组合选择问题研究,构建了极端损失约束的均值一方差投资组合模型,通过拉格朗日乘数法,得到了最优投资组合策略及有效边界的解析解,并就投资策略运用方面进行了实证分析结果表明:在方差一均值坐标中有效边界与经典的均值一方差模型的有效边界形状是一致的,但极端损失约束越紧,有效前沿越向方差一均值坐标的右侧移动;在传统均值-方差模型中加入极端损失约束可以改善投资组合的业绩表现,相对于等权组合策略和最小方差策略而言,适当的极端损失约束可以给投资者带来最好的投资业绩。(本文来源于《时代金融》期刊2019年18期）
郭婷,刘宣会,李照琪[3]（2019）在《部分信息下带有负债的均值-方差投资组合问题研究》一文中研究指出在部分信息下,考虑带有负债的均值-方差投资组合问题。运用卡尔曼滤波理论和构造广义Hamilton-Jacobi-Bellman方程方法,得到闭形式的均衡投资策略及值函数。并给出负债和股价之间具有相关性时,负债对均衡投资策略的影响。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年06期）
王灿杰,邓雪[4]（2019）在《基于可信性理论的均值-熵-偏度投资组合模型及其算法求解》一文中研究指出本文考虑到证券市场的投资者往往面临着随机和模糊两种不确定性的情形,在模糊随机环境下把证券的收益率视作叁角模糊变量,在可信性理论基础上建立了带融资约束条件的均值-熵-偏度叁目标投资组合决策模型,拓展了基于可信性理论的投资组合决策模型的研究内容,同时通过对约束条件处理方法,外部档案维护方法等关键算子的改良,提出了一种新的约束多目标粒子群算法。本文运用该算法对模型进行求解,把得到的最优解与传统的多目标粒子群算法得到的最优解进行对比,结果表明新算法得到的最优解的质量会显着地优于传统的多目标粒子群算法的最优解,从而验证了算法的有效性和准确性。该算法可以在叁维空间中得到一个分布性和逼近性较好的Pareto最优曲面,满足投资者对不同目标的差异需求,为投资者提供合理的投资组合决策方案。(本文来源于《运筹与管理》期刊2019年02期）
滕硕[5]（2019）在《均值-CVaR投资组合模型的实证研究》一文中研究指出CVaR (条件风险价值)是指在投资组合的损失超过某个给定VfaR值的条件下,该投资组合的平均损失值。本文研究了在风险存在的情况下,基于均值—CVaR模型的,以投资者条件风险价值最小为目标的投资组合的理论实证研究。本文对CVaR的概念、计算、以及参数的选择及其应用进行了简要的介绍,然后引入了均值-CVaR的模型,并对我国的股市进行了实证研究。(本文来源于《智富时代》期刊2019年01期）
杨天山[6]（2019）在《基于不确定性变量的均值—方差—熵投资组合模型》一文中研究指出在金融大数据时代,文章在不确定性变量的均值—方差模型中将风险厌恶因子、单个资产投资比例控制引入模型中,构建新的投资组合模型,并给出收益为叁角模糊时的具体投资组合模型。利用上海证券交易所的实际交易数据进行模型数值检验,计算证明模型策略有效且可行。(本文来源于《中国管理信息化》期刊2019年01期）
陈敏,赵新超[7]（2018）在《基于DEClu算法的均值-VaR投资组合优化》一文中研究指出投资组合问题是一个复杂的非线性规划问题,传统的算法难以有效求解。本文将新提出的基于聚类的差分算法用于求解均值-VaR模型,用罚函数方法处理模型中的不等式约束,选取雅虎财经中的50支股票作为备选股票进行实证分析,数值结果表明,该算法取得了良好的效果,解的结果既满足了投资的目标和约束条件,又反映了投资者之间不同的收益风险需求,且具有较好的实践性。(本文来源于《软件》期刊2018年10期）
周忠宝,刘湘晖,肖和录,刘文斌[8]（2018）在《基于线性反馈策略的多阶段均值-方差投资组合优化》一文中研究指出现有的多阶段投资组合优化问题普遍利用动态规划方法来进行求解,然而对于较为复杂的优化问题而言,该方法并不适用.针对此类复杂投资组合优化问题,文章首先在广义的多阶段均值一方差理论框架下,构建一类存在凸锥约束的投资组合优化模型.进而提出了一种有效的线性反馈策略,通过计算投资组合在各阶段财富值的收益和风险值,可将该动态随机控制问题转化为一个传统的凸优化问题.最后,在开环和闭环两种策略形式下通过数值仿真验证文章所提出反馈策略的有效性.结果表明,所提出的开环策略占优于已有的开环策略,且能够有效地拟合由动态规划所得精确投资策略.(本文来源于《系统科学与数学》期刊2018年09期）
谢文君,张鹏[9]（2018）在《具有熵约束的均值-半绝对偏差区间投资组合优化》一文中研究指出本文运用区间分析法来处理金融市场中的不确定性。首先,将资产的收益率、风险都用区间数表示,在考虑交易成本、借款约束、资产的短期与长期收益率和上下界约束等约束条件的基础上,提出均值-半绝对偏差(M-SAD)区间投资组合模型,并在M-SAD模型的基础上加入熵约束,得到具有熵约束的均值-半绝对偏差(M-SAD-E)区间投资组合模型。然后,引入悲观系数,将这个问题转化为清晰数问题,并将M-SAD-E转化为线性规划问题,运用旋转算法结合序列线性规划法分别对两个模型进行求解。最后,实证分析悲观系数和熵约束对投资组合收益率和风险区间的影响。(本文来源于《财会通讯》期刊2018年23期）
孟佳[10]（2018）在《在市道轮换框架下带跳的均值-方差投资组合模型》一文中研究指出投资组合理论是数理金融学的核心理论之一,其关键思想是利用投资组合来分散风险的目的,即使得收益尽可能大而风险尽可能小。Markowitz(1952)开拓了量化投资组合选择模型的发展,利用均值-方差方法分析了不确定条件下的单期投资决策,并开创了当代投资组合理论。随着Markowitz均值-方差模型的建立,许多国内外的金融和经济学者开始研究投资组合,并取得了巨大的成就。在本论文中,我们首先介绍了股票的收益率是由一个连续时间,有限状态的隐马尔可夫链调制的投资组合模型,其中马尔科夫链的不同状态代表了经济的不同形态。然后对模型进行进一步扩展,讨论了在市道轮换框架下带跳的投资组合模型,使其更符合实际市场经济状态。一般情况下,当预期终端财富为一个固定水平的条件下,在仅获取价格过程的信息时,投资者希望最大限度地减小终端财富的方差。本文利用滤波和控制的分离原理,分别解决了均值-方差投资组合选择问题和滤波估计问题。同时还提供了链的状态的鲁棒估计,并对模型中未知参数的在线递推估计建立了一个基于鲁棒滤波的EM算法。这不涉及随机积分,从而简化了滤波估计的问题。最后,采用随机最大值原理确定了均值方差问题一个明确的解。(本文来源于《暨南大学》期刊2018-06-30）
均值投资组合论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
将极端损失约束引入投资组合选择问题研究,构建了极端损失约束的均值一方差投资组合模型,通过拉格朗日乘数法,得到了最优投资组合策略及有效边界的解析解,并就投资策略运用方面进行了实证分析结果表明:在方差一均值坐标中有效边界与经典的均值一方差模型的有效边界形状是一致的,但极端损失约束越紧,有效前沿越向方差一均值坐标的右侧移动;在传统均值-方差模型中加入极端损失约束可以改善投资组合的业绩表现,相对于等权组合策略和最小方差策略而言,适当的极端损失约束可以给投资者带来最好的投资业绩。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
均值投资组合论文参考文献
[1].杨斌,沈宏伟,张昊纬,杨永标,陈楚.基于均值方差模型的柔性资源投资组合策略[J].现代电力.2019
[2].郭晨霞.基于极端损失约束的均值-方差投资组合选择研究[J].时代金融.2019
[3].郭婷,刘宣会,李照琪.部分信息下带有负债的均值-方差投资组合问题研究[J].计算机与数字工程.2019
[4].王灿杰,邓雪.基于可信性理论的均值-熵-偏度投资组合模型及其算法求解[J].运筹与管理.2019
[5].滕硕.均值-CVaR投资组合模型的实证研究[J].智富时代.2019
[6].杨天山.基于不确定性变量的均值—方差—熵投资组合模型[J].中国管理信息化.2019
[7].陈敏,赵新超.基于DEClu算法的均值-VaR投资组合优化[J].软件.2018
[8].周忠宝,刘湘晖,肖和录,刘文斌.基于线性反馈策略的多阶段均值-方差投资组合优化[J].系统科学与数学.2018
[9].谢文君,张鹏.具有熵约束的均值-半绝对偏差区间投资组合优化[J].财会通讯.2018
[10].孟佳.在市道轮换框架下带跳的均值-方差投资组合模型[D].暨南大学.2018