基于可信性理論和正弦熵的投資組合優(yōu)化模型研究.pdf

1、自Markowitz提出均值-方差(MV)模型以來，投資組合理論與實踐均得到長足發(fā)展。然而，MV模型中的風險測度指標為方差，存在一些明顯的缺陷，諸如假設條件不符合實際情況、高收益懲罰、參數(shù)估計不穩(wěn)定、協(xié)方差矩陣復雜等，這些因素大大的影響了其作為風險測度指標進行實證研究時的說服力。近年來，學者們基于信息熵的優(yōu)良性質(zhì)將其廣泛地應用到投資組合理論領域，提出了多種熵指標風險測度，諸如模糊熵、混合熵、交叉熵等概念?；谇叭搜芯?，本文選定了以正弦熵

2、為證券風險測度，研究了模糊隨機不確定性環(huán)境下基于正弦熵風險測度的投資組合模型，并添加帶有模糊流動性約束對模型進行優(yōu)化，通過實證研究檢驗模型的效果。主要工作如下:
　　(1)利用Wind資訊收集整理了2014-2015年滬市不同行業(yè)板塊的十五只股票的日交易數(shù)據(jù)，并利用馬爾科夫預測方法及K-means聚類方法對樣本數(shù)據(jù)進行預處理，得到了股票證券三角模糊收益率及梯度模糊流動性指標數(shù)據(jù)，為論文后續(xù)研究奠定基礎;
　　(2)以“可信性

3、”理論為模糊數(shù)隸屬度計量方法，建立基于可信性均值-方差-偏度-正弦熵的單目標(M-V-S-SE)和多目標(Mult-M-V-S-SE)投資組合模型，通過實證對比研究分析發(fā)現(xiàn)，M-V-S-SE模型效果優(yōu)于Mult-M-V-S-SE模型，前者可以根據(jù)投資者的預期來調(diào)整收益及風險預期，滿足不同的需求，更具穩(wěn)定性和靈活性。
　　(3)考慮到真實證券股票市場中的流動性因素指標，在M-V-S-SE模型的基礎上添加模糊流動性約束，建立帶有模糊流

4、動性約束的均值-方差-偏度-正弦熵(M-V-S-L-SE)投資組合優(yōu)化模型，進而改進模型的實證效果，通過對比實證研究發(fā)現(xiàn)，改進后的模型累積收益率最高，模型穩(wěn)定性進一步增強，更加符合市場實際情況，并能夠一定程度上規(guī)避投資風險。
　　隨越來越多的配資業(yè)務和融資融券業(yè)務的興起發(fā)展，險資杠桿的介入讓投資者和監(jiān)管者均面臨嚴峻的風險挑戰(zhàn)，本文通過建立數(shù)學模型并優(yōu)化模型擬解決金融市場證券投資組合問題，實證研究結論分析表明，運用本模型進行投資決策