基于稳定分布的证券投资组合模型

采用稳定分布描述证券收益率,以克服正态分布不能描述证券收益率“高峰厚尾”的问题,利用低阶矩代替传统正态分布的二阶矩构造了基于稳定分布的均值/绝对偏差投资组合模型,并在中国市场的实际情况下研究了模型的改进及解法,最后通过算例说明了模型的可行性。     

基于最小偏差的林分生长组合预测模型及其应用

根据Bates J M和Granger C W J的组合预测方法的概念．提出了基于最小偏差的林分生长组合预测模型．并介绍了模型求解的方法．由实例证明．组合预测模型能大大地改善预测效果，是一个理想的模型．在应用上具有重要意义．     

信用组合风险模型的构建及其应用

为了使当前流行的各种信用风险模型具有更高的相容性,在系统风险因素和非系统风险因素区别的基础上,建立了一个简单的信用组合风险模型。同时引进边际风险的概念,将边际风险贡献与信用组合风险管理进行了有机的结合。最后对CreditMetrics模型进行了深入剖析,得出该模型仅是信用组合风险模型的一个特例的结论。     

Copula的投资组合选择模型的应用研究

结合Copula技术和GARCH模型,建立了投资组合的Copula-GARCH模型。由于该模型可以捕捉金融市场间的非线性相关性,因而可用于投资组合的风险分析中。利用这个模型,并结合Markowitz的投资组合选择模型,对我国的一支开放式基金〖CD2〗中信红利精选股票型证券投资基金投资组合的选择进行了优化,本文应用lingo 8.0,在收益率一定的情况下, 得到了风险（VaR）最小的投资组合。     

改进投资组合模型的一种可行性解法

目的 对经典麦克维茨投资组合模型进行改进,并提供了一种可行的解法.方法 通过将税率与资本交易费引入模型使模型变得更加完善,再通过引入风险厌恶因子λ将模型转变为单目标规划进而可解.结果 这一考虑现实摩擦的模型与中国证券市场实际情况更加接近,单目标规划思想也使操作性也极大增强,计算成本低廉且精确.结论 改进的模型更加的实用与便捷.     

含MCVaR的投资组合优化统一模型

研究了Duarte提出的投资组合优化统一模型及条件风险价值（CVaR），分析了以CVaR为风险度量的投资组合优化模型的具体形式，建立了统一七种模型的投资组合优化统一模型，并发现统一模型是一个凸二次规划问题.     

基于Pair-Copula-GARCH模型与CVaR的时变投资组合优化

以过去的信息为条件,以一致性风险度量CVaR为优化目标,以组合收益率为约束条件,建立了时变投资组合优化模型,通过基于pair-copula-GARCH模型的蒙特卡洛模拟方法得到未来某时刻收益率的多个可能情景,并引入一个特殊函数实现了投资组合模型的线性化,得到了最优投资组合策略．最后针对提出的模型进行了实例分析．     

稳定分布下的投资组合模型研究

阐述了稳定分布的定义,研究了稳定分布的性质,在此基础上建立了基于稳定分布的投资组合的数学模型,这更符合金融市场收益率的实际特征,对金融市场的优化配置具有比较重要的意义。     

基于β约束的区间证券投资组合模型

我们建立一种新的基于β约束的区间证券投资组合模型,使证券组合投资更具柔性.通过一实例分析该模型的应用价值.     

证券投资组合问题的新模型和算法

经典Markowitz模型在如下三个方面得到了改进：考虑了交易费用、投资者已持有的证券，以及随机收益率．通过机会约束规划方法，对新模型提出了有效的确定性求解算法．算例表明，新模型和算法更具有实用价值．     

基于模糊物元的多属性水文预报组合决策方法

【目的】建立合理的多属性水文预报组合决策方法,为提高水文预报的精度提供参考。【方法】根据水文预报的特点,提取了水文预报中的4个决策属性指标,利用主观权重和熵权结合的方法确定属性指标的综合权重。将模糊物元理论和信息熵引入水文预报研究领域,利用模糊物元理论处理水文预报中的模糊信息,然后结合信息熵对属性进行集结,按照集结后方案的相对贴近度进行择优排序,建立了基于模糊物元的多属性水文预报组合决策方法。【结果】应用该组合决策方法对断面各时间点的预报模型进行择优,得到了断面在某一时间段与实测值更为接近的预报值。实例计算结果表明,该组合预报方法能够择优得到各方案预报值相对误差较小的最优值,有效地提高了水文预报精度,将预报结果至少提升了1个等级。【结论】所构建的基于模糊物元的多属性水文预报组合决策方法,具有较强的合理性及较广的适用性,为水文预报精度的提高提供了一条有效途径。     

组合模型在物流量预测中的应用

在分析指数拟合、灰色系统模型的平均预测误差的基础上,建立了组合预测模型,并对广州市的物流量进行了预测.结果表明,组合模型的预测结果是最优的.     

半番鸭及其亲本生长发育模型的比较研究

[目的]分析半番鸭不同组合及其亲本的生长性状及发育曲线。[方法]以樱桃谷鸭、金定鸭、苏牧麻鸭和白羽番鸭为亲本,杂交组配成3个杂交半番鸭,采用3种不同生长曲线模型对7个群体体重进行拟合,比较半番鸭及其亲本的生长性能。[结果]10周龄鸭体重比较表明,4个亲本鸭体重大小依次是樱桃谷鸭〉白羽番鸭〉苏牧麻鸭〉金定鸭,3个半番鸭“番金”、“番樱”和“番苏”鸭10周龄体重分别有30．33％、12．8％和22．04％的杂种优势率。3种模型中以Gompertz模型的拟合效果最佳,其拟合参数比较表明,半番鸭的极限体重、拐点体重、最大周增重和拐点时间均较亲本有大幅提高,“番樱”鸭、“番苏”鸭绝对生长速度也有明显的杂种优势。[结论]该研究为开展肉鸭的杂交育种工作提供理论数据。     

多物品组合双向拍卖模型及其近似算法

研究了多物品拍卖机制,建立了多物品双向拍卖模型,针对其算法的求解困难,设计了一种启发式算法。模型的应用具有一定的灵活性,即不同的函数形式可以通过转化变换为模型的形式来求解,使复杂的求解问题得到了简化。     

基于模拟退火算法的半参数线性回归模型的参数估计

提出了一种可减少计算量的求解广义半参数极大似然估计的模拟退火算法，用示例展示新算法在多变量线性回归模型中的应用．     

组合时间序列模型及其在我国农业总产值预测中的应用

基于组合预测理论,首先建立了我国农业总产值的ARIMA和Holt双参数线性指数平滑单项时间序列预测模型;对模型进行检验后,根据标准差法对各模型进行权重分配,建立我国农业总产值组合预测模型。通过对比证明,组合时间序列模型能在一定程度上克服单项模型缺陷,提高预测精度。     

最大熵分布在投资组合中的应用研究

在不完全市场对收益率分布的确定存在很大的主观性,使得投资组合理论并未建立在合理的基础上,在一定程度上影响了实际投资效果。建立了组合收益率的最大熵分布,旨在为更好的投资提供新思路。对n支股票构成的投资组合系统,在已获取信息条件下,最大化熵函数,得到最大熵分布,并给出了该优化模型的解。结果表明:最大熵分布是根据部分信息进行推理时比较客观的分布,同时用熵解决了度量该投资组合系统的不确定性问题,从而为投资组合系统风险的度量提供有效参考。     

基于互信息的组合预测模型及其在电力负荷预测中的应用

应用互信息度量单个预测模型的精度, 然后以互信息为评价指标,应用模糊评判法赋予各个预测模型相应的权重,籍此建立一个新的组合预测模型.将此组合预测模型用于电力负荷预测,实例表明,互信息能有效地度量单个预测模型的精度,且能取得与传统的误差分析指标一致的评价结果.经多个误差分析指标的评价,基于互信息的组合预测模型提高了预测精度,优于基于熵的组合预测模型.     

基于灰色线性回归组合模型的长沙、武汉房地产投资预测研究

本文通过对长沙、武汉2001-2007年房地产投资额的历史数据进行分析,分别建立了两市的灰色线性回归组合模型.模型较好地拟合了长沙、武汉的房地产投资情况,运用该模型得到了两市2008、2009年的预测值,并对其房地产投资发展趋势的异同进行比较分析,对房地产市场的发展具有一定的指导意义.