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该论文研究探讨了风险衡量指标以及组合证券投资模型的关联性。

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简介：
该研究论文探讨了风险衡量以及组合证券投资模型的课题。Markowitz 借鉴证券收益率的方差作为衡量投资风险的标准，构建了一个用于组合证券投资决策的模型，并在此基础上确定了最优证券组合。本文深入剖析了 Markowitz 模型的局限性，随后基于半方差 (E-Sh) 风险测度，提出了一个以风险为目标的优化函数，并建立了相应的组合证券投资决策的最优化模型。此外，文章还详细阐述了该最优化模型求解的方法以及确定证券组合有效边界的策略。最后，通过结合实际案例进行分析，对风险目标函数及所构建的最优化模型在实际应用中的可行性和有效性进行了评估和论证。

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  • 关于风险测度与组合证券投资模型的研究论文.pdf
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    本研究论文深入探讨了风险测度理论及其在金融投资中的应用，并构建了一个优化的组合证券投资模型，旨在提高投资者的风险管理能力和收益水平。 本段落研究了与风险测度及组合证券投资模型相关的问题，并对Markowitz的投资理论进行了分析。Markowitz通过使用证券收益率的方差来衡量投资风险，并构建了一个用于选择最优证券组合的决策模型。然而，该论文指出了Markowitz模型的一些不足之处。 为了改进这一问题，本段落以半方差（E-Sh）作为新的风险测度方法，提出了一个新的目标函数——最优证券组合的选择风险目标函数，并建立了一个基于此新理论的最优化投资决策模型。此外，文章还详细介绍了如何求解该最优化模型以及确定有效边界的方法。 最后，通过实际案例的应用分析证明了所提出的这一风险目标函数和最优化模型在实践中的有效性。
     
  • 金融投资风险的数学模型研究论文
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    本文旨在探讨并建立一系列用于评估和预测金融投资中潜在风险的数学模型，结合统计学与经济学原理，为投资者提供决策支持。 本段落基于多目标规划理论构建了金融投资收益与风险模型，旨在分析金融投资的风险与收益之间的关系，并探讨投资者应承担的风险与投资项目分散程度的关系。通过MATLAB软件，在固定风险水平下研究投资者的最佳收益，并在确定的收益率条件下寻找最小化风险的方法。此外，该方法能够根据不同风险承受能力选择最佳的投资组合。本段落还使用LINGO软件对模型中的风险进行敏感性分析，并提出了适用于无特殊偏好的投资者的最优投资策略。计算结果显示，所建立的模型对于确定最优投资组合具有良好的效果。
     
  • 关于股票与债券投资组合问题的数学模型及算法的研究论文.pdf
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    本文构建了针对股票和债券的投资组合优化数学模型，并提出相应的高效算法，旨在为投资者提供科学的风险管理和收益最大化策略。 本段落研究了股票与债券投资组合的最优策略问题，并定义了一个基于半绝对偏差的风险函数来衡量风险。建立了包含不允许买空、卖空限制以及交易费用及单位等实际约束条件下的数学模型，旨在解决现实中的复杂情况。在此基础上，提出了一种改进版布谷鸟搜索算法，该方法不仅提升了寻找最佳解决方案的速度，还提高了最优解的稳定性，并对所提出的算法进行了复杂度分析。通过数值实例验证了本段落构建的数学模型和优化算法的有效性和正确性。
     
  • TIPP投资组合保险策略的实证研究（2006年）
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    本研究聚焦于TIPP投资组合保险策略在中国市场的应用效果，通过分析2006年的数据，评估其在控制风险的同时追求收益的能力。 在引入TIPP投资组合保险策略的基础上进行了改进，并提出了VGPI策略。同时通过采用上证综合指数，对多头、空头和震荡三个时期以及不同的最低保险额、乘数和参数，分别对TIPP和VGPI策略进行历史数据实证模拟，并与B&H策略作对比，发现TIPP和VGPI策略在我国证券市场上能够起到有效的保险作用。同时，研究结果显示TIPP策略显示出了更强的抗风险性。
     
  • 基于Copula的开放式基金投资组合风险实证研究（2009年）
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    本文通过运用Copula方法对开放式基金的投资组合风险进行了深入的实证分析，为投资者提供了有效的风险管理策略依据。 通过使用多元阿基米德Copula来捕捉多个金融资产之间的复杂相关性结构，并利用非参数核密度估计方法描述单个金融资产的边缘分布，可以建立一个Copula-Kernel模型。然后，结合该模型与VaR风险测度以及蒙特卡洛模拟技术，对我国股票型开放式基金中的华夏成长基金的投资组合进行风险分析。
     
  • 关于模糊近似支持向量机模型的研究及其在信用风险评估中应用的探讨.pdf
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    本文探讨了模糊近似支持向量机模型，并分析其在信用风险评估中的应用效果，为金融领域的风险管理提供了新的视角和方法。 本段落研究了模糊近似支持向量机模型及其在信用风险评估中的应用。近年来，支持向量机作为一种人工智能方法，在信用风险分析领域得到了广泛应用。为了有效减少实证研究中样本的奇异点和噪声对模型的影响，本研究基于近似支持向量机引入了模糊隶属度的思想，并提出了模糊近似支持向量机这一新的模型。 该新模型不仅保留了原有近似支持向量机的优点，还能够进一步降低奇异点和噪声带来的干扰，从而提升了分类判别能力。为了验证此方法的有效性，我们利用两个公开的信用数据集进行了实证研究。结果显示，与其它模型相比，所提出的模糊近似支持向量机能显著提高信用风险的分类精度，并具有较高的实用价值。
     
  • 关于GARCH模型在股票组合投资中的应用研究
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    本文探讨了GARCH模型在评估与管理股票组合风险中的应用价值，通过实证分析展示了该模型如何有效捕捉金融市场波动性。 本段落旨在确定股票最优组合投资策略，综合考虑收益与风险因素。通过构建以最大化投资收益和最小化风险为目标的双目标优化模型，研究基于GARCH模型的股票组合投资策略的应用。
     
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    本研究探讨了运用证据理论进行证券组合优化的方法，通过该理论处理不确定性与模糊性，旨在提高投资决策的质量。 本段落提出了一种基于证据理论的证券优化组合方法，解决了最优投资比例问题和最大组合收益问题。文章根据现有证据构建了识别框架，并确定基本可信度分配；通过集函数过渡到点函数，求出单点似真度并进行归一化处理后，最终确定令人满意的投资比例。最后，比较不同组合的收益大小以得出最优投资组合。
     
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    本研究构建了MF-VaR模型，旨在量化和分析基金投资风格漂移带来的潜在风险，为投资者提供决策支持。 基于MF-VaR模型的基金投资风格漂移风险测度研究指出，基金投资风格漂移是一把双刃剑，在短期内可能带来超额收益，但同时也伴随着显著的风险。本段落以我国79只开放式股票型基金为样本进行了分析。
     
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    riskParityPortfolio是一款旨在实现资产配置均衡化的金融工具。通过调整各类资产的风险敞口至相等水平，此模型力求在降低波动性的同时提高回报率，适合寻求稳健增长的投资者使用。 riskParityPortfolio提供了用于设计风险平价投资组合的工具。在最简单的形式中，我们考虑了具有唯一解决方案的凸公式，并使用了一种循环方法来进行计算。对于通常是非凸的情况，采用逐次凸逼近的方法来解决更一般的公式问题。 最新的RiskParityPortfolio稳定版本可以获取到。也可以获得RiskParityPortfolio的最新开发版本。 要从CRAN安装最新稳定版的风险平价投资组合，请在R中运行以下命令： > install.packages(riskParityPortfolio) 要在R中从GitHub安装开发版本，需要使用相应的包管理器或脚本进行操作。