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      存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和投資比例限制的加權(quán)可能性模型及應(yīng)用研究

      2014-12-31 19:42:19付云鵬馬樹(shù)才
      商業(yè)研究 2014年12期

      付云鵬+馬樹(shù)才

      摘要:本文以模糊變量的截集為切入點(diǎn),給出隨機(jī)變量取值為模糊數(shù)時(shí)加權(quán)可能性均值、方差和協(xié)方差的定義,將其分別作為證券投資收益為模糊數(shù)時(shí)未來(lái)收益、風(fēng)險(xiǎn)和不同證券收益之間相關(guān)程度的度量,構(gòu)建了基于加權(quán)可能性均值-方差的組合投資決策模型;通過(guò)在加權(quán)可能性均值-方差模型中加入無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和投資比例限制而使模型結(jié)構(gòu)更加完整,應(yīng)用過(guò)程中更加貼近實(shí)際情況,并結(jié)合中國(guó)證券市場(chǎng)的實(shí)際運(yùn)行狀況將三個(gè)模型的實(shí)證結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析。

      關(guān)鍵詞: 模糊數(shù); 加權(quán)可能性均值; 加權(quán)可能性方差; 無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn); 投資比例

      中圖分類(lèi)號(hào): F830 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A

      證券市場(chǎng)是現(xiàn)代金融體系的一個(gè)重要的組成部分,證券市場(chǎng)的基本功能之一就是為資金盈余者提供投資對(duì)象,為資金短缺者提供資金來(lái)源。由于受到國(guó)際形勢(shì)、國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、企業(yè)自身經(jīng)營(yíng)情況和自然災(zāi)害等不確定性因素的影響,投資的收益和風(fēng)險(xiǎn)無(wú)法精確地描述和刻畫(huà),如何在投資過(guò)程中尋求到投資的收益高而風(fēng)險(xiǎn)低的最優(yōu)策略是投資者關(guān)心的首要問(wèn)題。組合投資使投資者投資于各種證券的資金適當(dāng)分散化,將不同的資金份額投資于不同的證券,通過(guò)多種證券風(fēng)險(xiǎn)的彼此抵消,達(dá)到在保證其收益的同時(shí)降低風(fēng)險(xiǎn)的目的。

      鑒于組合投資理論研究對(duì)象的復(fù)雜性,面對(duì)這樣極為復(fù)雜的系統(tǒng),除了證券收益和風(fēng)險(xiǎn)的自身不確定性外,對(duì)該系統(tǒng)的描述也往往不確定。證券組合投資問(wèn)題的主要研究?jī)?nèi)容就是在不確定性的系統(tǒng)中分析不確定性的收益及風(fēng)險(xiǎn),研究建立滿(mǎn)足不同類(lèi)型的投資需求和不同投資環(huán)境約束的模型,以及如何獲得模型的有效邊界。這種不確定性表現(xiàn)為兩種不同的形式:一種是事件發(fā)生與否以及發(fā)生的概率有多大的不確定性,即所謂的隨機(jī)性;另一種是事件所處的系統(tǒng)狀態(tài)自身的復(fù)雜性,及投資者思維判斷的主觀性所導(dǎo)致的邊界不明確的不確定性,即所謂的模糊性。從信息觀點(diǎn)看,隨機(jī)性只涉及到信息的量,而模糊性則關(guān)系到信息的含義,可以說(shuō)模糊性是一種比隨機(jī)性更為深刻的不確定性。模糊性的存在在現(xiàn)實(shí)中也比隨機(jī)性的存在更為廣泛,尤其是在主觀認(rèn)識(shí)領(lǐng)域,模糊性的作用遠(yuǎn)比隨機(jī)性的作用更為重要。因此,對(duì)證券市場(chǎng)中的不確定性進(jìn)行研究,在模糊環(huán)境下研究組合投資問(wèn)題,將模糊信息考慮到組合投資決策模型的構(gòu)建之中,建立基于模糊信息處理的組合投資模型,從理論上講具有非常重要的意義。

      一、加權(quán)可能性均值、方差的定義及性質(zhì)

      (一)加權(quán)可能性均值及性質(zhì)

      定義1:設(shè)∈F(R)為模糊變量,的α(α∈(0,1))截集為Aα=[A-α,A+α],則模糊變量的基于截集的加權(quán)可能性均值為:

      Ew()=∫01[λE(A+α)+(1-λ)E(A-α)]dα(1)

      其中E(A-α)表示模糊變量的截集左端點(diǎn)的均值,E(A+α)分別表示模糊變量的截集右端點(diǎn)的均值,權(quán)重參數(shù)λ∈[0,1]為決策者的樂(lè)觀程度系數(shù)。λ值越大,加權(quán)可能性均值越偏向于模糊變量的α截集的右端點(diǎn)。此時(shí)加權(quán)可能性均值越大,說(shuō)明決策者越樂(lè)觀;λ值越小,投資者的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度越悲觀。

      當(dāng)模糊變量為三角型模糊變量=時(shí),設(shè)其取值分別為i=,i=1,2,…,n,其中pi,qi分別為三角型模糊變量i的左、右寬度,由定義1可知的加權(quán)可能性均值為:

      Ew()=∫01[λE(A+α)+(1-λ)E(A-α)]dα

      =+[SX(]1[]2[SX)]λ-[SX(]1[]2[SX)](1-λ)(2)

      其中=[SX(]1[]n[SX)]∑[DD(]n[]i=1[DD)]ai,=[SX(]1[]n[SX)]∑[DD(]n[]i=1[DD)]pi,=[SX(]1[]n[SX)]∑[DD(]n[]i=1[DD)]qi為實(shí)數(shù)平均值。

      定理1:設(shè)兩個(gè)模糊變量,的α截集分別為Aα=[A-α,A+α]和Bα=[B-α,B+α],k為非負(fù)實(shí)數(shù),則:

      (1)Ew(k)=kEw();

      (2)Ew(+)=Ew()+Ew()。

      (二)加權(quán)可能性方差與協(xié)方差的定義及性質(zhì)

      定義2:設(shè)∈F(R)為模糊變量,的α截集為Aα=[A-α,A+α],則模糊變量的基于截集的加權(quán)可能性方差為:

      Varw()=∫01[λVar(A+α)+(1-λ)Var(A-α)]dα(3)

      其中Var(A-α)為模糊變量的截集左端點(diǎn)的方差,Var(A+α)為模糊變量的截集右端點(diǎn)的方差,加權(quán)可能性方差定義為模糊變量的每個(gè)截集的左端點(diǎn)方差Var(A-α)和右端點(diǎn)方差Var(A+α)的加權(quán)平均值。權(quán)重λ∈[0,1]的值越大,加權(quán)可能性方差越接近于截集右端點(diǎn)的方差;λ值越小,加權(quán)可能性方差越接近于截集左端點(diǎn)的方差。

      定義3:設(shè),∈F(R)為模糊變量,,的α截集分別為Aα=[A-α,A+α]和Bα=[B-α,B+α],則模糊變量,的基于截集的加權(quán)可能性協(xié)方差為:

      Covw(,)=∫01[λCov(A+α,B+α)+(1-λ)Cov(A-α,B-α)]dα(4)

      其中Cov(A-α,B-α)為模糊變量,截集的左端點(diǎn)的協(xié)方差,Cov(A+α,B+α)Var(A+α)為模糊變量,截集的右端點(diǎn)的協(xié)方差。權(quán)重λ∈[0,1]值越大,加權(quán)可能性協(xié)方差越接近于截集右端點(diǎn)的協(xié)方差;λ值越小,加權(quán)可能性方差越接近于截集左端點(diǎn)的協(xié)方差。

      定理2:設(shè)兩個(gè)模糊變量,的α截集分別為Aα=[A-α,A+α]和Bα=[B-α,B+α],k為非負(fù)實(shí)數(shù),則:

      (1)Varw(k)=k2Varw();

      (2)Varw(+)=Varw()+Varw()+2Covw(,)。

      推論1:設(shè),為模糊變量,m,n為非負(fù)實(shí)數(shù),則:

      Varw(m+n)=m2Varw()+n2Varw()+2mnCovw(,)

      三角型模糊變量的加權(quán)可能性方差為:

      Varw()=∫01[λVar(A+α)+(1-λ)Var(A-α)]dα=Var(a)+λCov(a,q)-(1-λ)Cov(a,p)+[SX(]1[]3[SX)]λVar(q)+[SX(]1[]3[SX)](1-λ)Var(p)(5)

      當(dāng)i,j為三角型模糊變量i=和j=時(shí),i,j的加權(quán)可能性協(xié)方差為:

      Covw(i,j)=Cov(ai,aj)+[SX(]1[]2[SX)]λ[Cov(ai,qj)+Cov(aj,qi)]-[SX(]1[]2[SX)](1-λ)[Cov(ai,pj)+Cov(aj,pi)](6)

      二、加權(quán)可能性均值-方差的組合投資模型

      (一)模型構(gòu)建

      假設(shè)市場(chǎng)上有n種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)可以進(jìn)行組合投資,設(shè)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)i資產(chǎn)的預(yù)期收益率為i(i=1,2,…,n),xi(0xi1)為投資者投資于證券i的比例,于是該證券組合投資的預(yù)期收益率=∑[DD(]n[]i=1[DD)]xii也是一個(gè)模糊數(shù),若模糊收益率i的α∈[0,1])截集為(ri)α={x∈X|i(x)α}=[r-iα,r+iα],根據(jù)加權(quán)可能性均值的定義,可知組合投資的預(yù)期收益率的可能性均值為:

      Ew()=Ew∑[DD(]n[]i=1[DD)]xii=∑[DD(]n[]i=1[DD)]xiEw(i)=∑[DD(]n[]i=1[DD)]xi∫01[λE(r+iα+(1-λ)E(r-iα)]dα]

      其中權(quán)重參數(shù)λ的取值反映了投資者對(duì)組合資產(chǎn)的未來(lái)收益的樂(lè)觀程度,組合資產(chǎn)的模糊收益率的加權(quán)可能性方差為:

      Varw()=Varw(∑[DD(]n[]i=1[DD)]xii)=∑[DD(]n[]i=1[DD)]xi2Varw(i)+2∑[DD(]n[]i>j=1[DD)]xixjCovw(i,j)=∑[DD(]n[]i=1[DD)]xi2∫01[λVar(r+iα+(1-λ)Var(r-iα)]dα+2∑[DD(]n[]i>j=1[DD)]xixj∫01[λCov(r+iα,r+jα+(1-λ)Cov(r-iα,r-jα)]dα

      其中,權(quán)重參數(shù)λ的取值反映了投資者對(duì)組合投資的未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)的樂(lè)觀程度。若用證券組合投資的預(yù)期收益率的加權(quán)可能性均值和加權(quán)可能性方差,分別作為證券投資未來(lái)收益和風(fēng)險(xiǎn)的度量,則在預(yù)先給定收益率的下限為μ(μ>0)的條件下,選擇投資組合使其總風(fēng)險(xiǎn)最小的組合投資模型可表示為:

      min Varw()=∑[DD(]n[]i=1[DD)]xi2Varw(i)+2∑[DD(]n[]i>j=1[DD)]xixjCovw(i,j)

      s.t.Ew()μ

      ∑[DD(]n[]i=1[DD)]xi=1

      xi0(7)

      (二)實(shí)證分析

      選取上海證券交易所中上市的8種股票進(jìn)行組合投資,具體名稱(chēng)和代碼見(jiàn)表1,樣本數(shù)據(jù)選取上述8種股票從2007年1月到2010年3月,共39個(gè)月的月收益率數(shù)據(jù)的均值作為每種股票的預(yù)期收益率。由于股票的價(jià)格在同一天中也是波動(dòng)變化的,本文采用三角型模糊數(shù)來(lái)表示股票的月收益率,設(shè)第i種股票第t個(gè)月的最高價(jià)格為Git,最低價(jià)格為Dit,第一個(gè)交易日的開(kāi)盤(pán)價(jià)格為Kit,最后一個(gè)交易日的收盤(pán)價(jià)格為Sit,則第i種股票第t個(gè)月的月收益率可用三角型模糊數(shù)it=(i=1,2,…,8;t=1,2,…,39)來(lái)表示,其中αit=rit-nit,βit=mit-rit,mit=[SX(]Git-Kit[]Kit[SX)]×100%,rit=[SX(]Sit-Kit[]Kit[SX)]×100%,nit=[SX(]Dit-Kit[]Kit[SX)]×100%,則顯然有nitritmit。這樣得到的每月的收益率都反映了該月收益率的波動(dòng)情況,于是第i種股票的模糊預(yù)期收益率可用三角型模糊數(shù)表示:

      i==[SX(]1[]T[SX)]∑[DD(]T[]t=1[DD)]it(8)

      其中T為樣本數(shù)據(jù)的時(shí)期數(shù),根據(jù)樣本數(shù)據(jù)求得上述8種股票的模糊收益率的中心值及左、右寬度的均值數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

      假設(shè)某投資者對(duì)投資的收益和風(fēng)險(xiǎn)均持中立的態(tài)度,取風(fēng)險(xiǎn)樂(lè)觀系數(shù)為λ=05,此時(shí)8種證券的加權(quán)可能性均值和加權(quán)可能性方差數(shù)據(jù)分別見(jiàn)表2和表3。將表2和表3中的數(shù)據(jù)代入到模型(7),可得不同預(yù)期收益率下限的不同投資比例與風(fēng)險(xiǎn)見(jiàn)表4。從表4中可以看出隨著預(yù)期收益率下限的增大,模型的風(fēng)險(xiǎn)值隨之增大。投資者根據(jù)不同的收益率的下限選擇不同的投資比例,同時(shí)承擔(dān)相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)。

      三、存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型

      (一)模型構(gòu)建

      假設(shè)投資者將其持有資金按x0(x00)的比例存入銀行,視利息收益為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益,其收益率為r0,風(fēng)險(xiǎn)值為0;將其余的資金投資于n種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),第i種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的模糊收益率為i=(i=1,2,…,n),投資比例為xi(xi0),則存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)條件下的加權(quán)可能性均值-方差模型可表示為:

      (二)實(shí)證分析

      若投資者除了將全部的持有的資金投資于8種股票外,還將其部分資金存入銀行,即投資于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),當(dāng)前一年期定期存款利率為225%,將其折合為月收益平均利率后為01856%,將表2、表3中的數(shù)據(jù)和月存款收益率代入模型(9)中,可得不同預(yù)期收益率下限的不同投資比例與風(fēng)險(xiǎn)見(jiàn)表5。

      從表5中可以看出當(dāng)投資者的預(yù)期收益率小于銀行存款月利率01856%時(shí),投資者會(huì)將其全部資產(chǎn)存入銀行,此時(shí)不需要承擔(dān)任何風(fēng)險(xiǎn);當(dāng)預(yù)期收益率下限在025%到2%之間時(shí),投資者為了獲得更多的收益,將其持有資金投資于股票3、股票5和股票7,隨著預(yù)期收益率的提高,三種股票的投資比例相應(yīng)增加,銀行存款的比例相應(yīng)下降;當(dāng)預(yù)期收益率下限為2%時(shí),銀行存款的比例下降到5437%,股票3的投資比例增加到1474%,股票5的投資比例增加到2259%,股票7的投資比例增加到829%,在此過(guò)程中投資者所需承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)值也由00722增加到572324;當(dāng)預(yù)期收益率下限在25%到4%之間時(shí),股票3、股票5和股票7的投資比例繼續(xù)增加,銀行存款的投資比例繼續(xù)下降,由4809%下降到408%,股票5的投資比例由2571%上升到475%,風(fēng)險(xiǎn)值也由740908上升到2529464;當(dāng)預(yù)期收益率下限為42686%時(shí),此時(shí)銀行存款的投資比例為0,全部資金投資于股票4,此時(shí)模型的風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到最大值3572106。

      四、存在投資比例限制的加權(quán)可能性均值-方差組合投資模型

      (一)模型構(gòu)建

      在證券交易市場(chǎng)中,證券的交易數(shù)量往往會(huì)受到一定的限制,投資者在實(shí)際投資決策中也可能基于各方面因素的綜合考慮,常常對(duì)于資金的分配有一定的最高投資比例和最低投資比例的主觀限制。為滿(mǎn)足上述要求,本文建立存在投資限制條件下的加權(quán)可能性均值-方差投資模型如下:

      (二)實(shí)證分析

      若投資者為避免風(fēng)險(xiǎn)將其資金存入銀行的比例限制在10%-30%之間,為保證投資的分散性將每種股票的投資比例也做適當(dāng)?shù)南拗疲O(shè)投資比例的上、下界限制向量分別為:

      將表2和表3中數(shù)據(jù)代入模型(10),可得到不同預(yù)期收益率下限的投資比例和風(fēng)險(xiǎn)見(jiàn)表6。從表6中可以看出當(dāng)預(yù)期收益率下限小于1669%時(shí),投資者將其全部資金的30%投資于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),1%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)1,將167%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)2,1%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)3,213%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)4,452%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)5,131%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)6,1%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)7,2641%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)8,在8種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)中投資比例最大的是資產(chǎn)8,風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)1、3、7只達(dá)到預(yù)先給的投資比例下限,此時(shí)投資者所有承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)為873144。在本例中投資者所能達(dá)到的最高的收益率為36561%,此時(shí)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)值為2256776。雖然在投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的樂(lè)觀程度為中性的時(shí)候,即λ=05時(shí),8種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率的加權(quán)可能性均值中有兩種資產(chǎn):資產(chǎn)3的收益率的加權(quán)可能性均值為42686%,資產(chǎn)5的收益率的加權(quán)可能性均值為4117%,大于模型中所能達(dá)到的最大的收益率水平。但是,由于受到的投資比例的限制,無(wú)法達(dá)到更高的收益水平;同時(shí),投資者所有承擔(dān)的最高風(fēng)險(xiǎn)值2256776,也要小于沒(méi)有投資比例限制的最高風(fēng)險(xiǎn)值3572016。

      五、模型的比較分析

      本文構(gòu)建的模型(9)在模型(7)的基礎(chǔ)上增加了無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),由于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率相對(duì)較低,在預(yù)期收益率下限較小的時(shí)候,投資者可以獲得無(wú)風(fēng)險(xiǎn)的收益。隨著投資者預(yù)期收益率的提高,投資于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的比例在逐漸地下降,但是當(dāng)投資者的預(yù)期收益率的下限很大的時(shí)候,無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資比例為0。模型(10)在模型(9)的基礎(chǔ)上增加了投資比例的限制。在為了保證投資的分散性,事先對(duì)每種資產(chǎn)的投資比例做了最高和最低的投資比例限制,雖然投資者在這種情況下所能達(dá)到的預(yù)期收益率水平降低了,但是其承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)的最大值也變小了。

      三種模型的風(fēng)險(xiǎn)收益關(guān)系圖見(jiàn)圖1,從圖1中可以看出三種模型中投資者所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)值都是隨著預(yù)期收益率的增加而增加;在不存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的模型中,盡管預(yù)期收益率下限很低,小于225%,這時(shí)投資者仍要承擔(dān)較大的風(fēng)險(xiǎn),其值為1764268;同樣對(duì)于存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的模型,對(duì)應(yīng)于同一個(gè)預(yù)期收益率下限水平225%,投資者所需承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)值僅為740908。因?yàn)榇藭r(shí)投資者將其全部資產(chǎn)的4809%存入銀行,這部分投資無(wú)需承擔(dān)任何風(fēng)險(xiǎn),只有其投資于股票3的1474%、投資于股票5的2259%和投資于股票7的829%是需要承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的。但是,當(dāng)預(yù)期收益率下限大于425%時(shí),存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型中無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資比例下降為0,也就是說(shuō)決策者將全部資產(chǎn)投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。此時(shí)兩種模型的預(yù)期值相同時(shí),風(fēng)險(xiǎn)值也相同,兩個(gè)模型的風(fēng)險(xiǎn)-收益關(guān)系圖像重合。

      存在投資比例限制的加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)收益關(guān)系圖像,位于存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型和加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)收益關(guān)系圖之間,這說(shuō)明對(duì)應(yīng)于同一個(gè)預(yù)期收益率下限的值,存在投資比例限制的模型加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值,介于加權(quán)可能性均值-方差模型和存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值中間。例如當(dāng)投資者的預(yù)期收益率為275%時(shí),存在投資比例限制的加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值為1204906,存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值為1143266,加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值為1824404。這是因?yàn)樵诖嬖谕顿Y比例限制的加權(quán)可能性均值-方差模型中有30%的資金投資于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型中3551%的資金投資于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),而加權(quán)可能性均值-方差模型將全部資金投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),故其風(fēng)險(xiǎn)值最大。但是,由于受到投資比例的限制,存在投資比例限制的加權(quán)可能性均值-方差模型最大收益無(wú)法達(dá)到另外兩個(gè)模型同樣的42686%,其所能到達(dá)的最大值為36561%。因此,在圖1中存在投資比例限制的加權(quán)可能性均值-方差模型的收益-風(fēng)險(xiǎn)曲線要比另外兩條曲線短。

      六、結(jié)論

      本文通過(guò)在基于加權(quán)均值-方差的組合投資模型中加入無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和投資比例限制的條件,使得模型更加完善、應(yīng)用過(guò)程中更加貼近實(shí)際情況。在預(yù)期收益率較低的情況下,研究表明存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的模型比沒(méi)有無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的模型具有更小的風(fēng)險(xiǎn)。但是,當(dāng)預(yù)期收益率下限大于425%時(shí),存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型中無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資比例下降為0,此時(shí)兩種模型的預(yù)期值相同時(shí),風(fēng)險(xiǎn)值也相同。在同一個(gè)預(yù)期收益率下限的情況下,存在投資比例限制的模型加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值,介于加權(quán)可能性均值-方差模型和存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值中間。但是,由于受到投資比例的限制,存在投資比例限制的加權(quán)可能性均值-方差模型最大預(yù)期收益的最大值比另外兩個(gè)模型的最小。

      參考文獻(xiàn):

      [1] Tanaka H.,Guo P.& Túrksen I.B.Portfolio selection based on fuzzy probabilities and possibility distributions[J].Fuzzy Sets and Systems, 2000,111:387-397.

      [2] Carlsson C., Fuller R., Mailender P.Possibilistic Approach to Selecting Portfolios with Highest Utility Score[J].Fuzzy Sets and Systems,2002,131:13-21.

      [3] 張衛(wèi)國(guó).現(xiàn)代投資組合理論——模型、方法與應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2007.

      [4] 陳煒,張潤(rùn)彤,楊玲.存在融資條件下證券組合選擇的一種模糊決策方法[J].北京交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2007(3):67-70.

      [5] 洪雁,邵全,吳祈宗.模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃下的投資組合模型研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2005(9):112-118.

      [6] 許若寧,翟曉燕.風(fēng)險(xiǎn)投資決策的模糊分析模型[J].模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué),2008(1):120-126.

      [7] 姚邵文.模糊環(huán)境下的投資組合模型[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2009(8):149-150.

      [8] 付云鵬,馬樹(shù)才.一種新的基于可能性均值的證券組合投資決策模型[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2011(3):164-166.

      [9] 付云鵬,馬樹(shù)才,宋琪.基于模糊空間距離的組合投資模型及應(yīng)用研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2012(8):124-136.

      四、存在投資比例限制的加權(quán)可能性均值-方差組合投資模型

      (一)模型構(gòu)建

      在證券交易市場(chǎng)中,證券的交易數(shù)量往往會(huì)受到一定的限制,投資者在實(shí)際投資決策中也可能基于各方面因素的綜合考慮,常常對(duì)于資金的分配有一定的最高投資比例和最低投資比例的主觀限制。為滿(mǎn)足上述要求,本文建立存在投資限制條件下的加權(quán)可能性均值-方差投資模型如下:

      (二)實(shí)證分析

      若投資者為避免風(fēng)險(xiǎn)將其資金存入銀行的比例限制在10%-30%之間,為保證投資的分散性將每種股票的投資比例也做適當(dāng)?shù)南拗?,設(shè)投資比例的上、下界限制向量分別為:

      將表2和表3中數(shù)據(jù)代入模型(10),可得到不同預(yù)期收益率下限的投資比例和風(fēng)險(xiǎn)見(jiàn)表6。從表6中可以看出當(dāng)預(yù)期收益率下限小于1669%時(shí),投資者將其全部資金的30%投資于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),1%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)1,將167%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)2,1%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)3,213%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)4,452%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)5,131%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)6,1%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)7,2641%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)8,在8種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)中投資比例最大的是資產(chǎn)8,風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)1、3、7只達(dá)到預(yù)先給的投資比例下限,此時(shí)投資者所有承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)為873144。在本例中投資者所能達(dá)到的最高的收益率為36561%,此時(shí)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)值為2256776。雖然在投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的樂(lè)觀程度為中性的時(shí)候,即λ=05時(shí),8種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率的加權(quán)可能性均值中有兩種資產(chǎn):資產(chǎn)3的收益率的加權(quán)可能性均值為42686%,資產(chǎn)5的收益率的加權(quán)可能性均值為4117%,大于模型中所能達(dá)到的最大的收益率水平。但是,由于受到的投資比例的限制,無(wú)法達(dá)到更高的收益水平;同時(shí),投資者所有承擔(dān)的最高風(fēng)險(xiǎn)值2256776,也要小于沒(méi)有投資比例限制的最高風(fēng)險(xiǎn)值3572016。

      五、模型的比較分析

      本文構(gòu)建的模型(9)在模型(7)的基礎(chǔ)上增加了無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),由于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率相對(duì)較低,在預(yù)期收益率下限較小的時(shí)候,投資者可以獲得無(wú)風(fēng)險(xiǎn)的收益。隨著投資者預(yù)期收益率的提高,投資于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的比例在逐漸地下降,但是當(dāng)投資者的預(yù)期收益率的下限很大的時(shí)候,無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資比例為0。模型(10)在模型(9)的基礎(chǔ)上增加了投資比例的限制。在為了保證投資的分散性,事先對(duì)每種資產(chǎn)的投資比例做了最高和最低的投資比例限制,雖然投資者在這種情況下所能達(dá)到的預(yù)期收益率水平降低了,但是其承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)的最大值也變小了。

      三種模型的風(fēng)險(xiǎn)收益關(guān)系圖見(jiàn)圖1,從圖1中可以看出三種模型中投資者所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)值都是隨著預(yù)期收益率的增加而增加;在不存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的模型中,盡管預(yù)期收益率下限很低,小于225%,這時(shí)投資者仍要承擔(dān)較大的風(fēng)險(xiǎn),其值為1764268;同樣對(duì)于存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的模型,對(duì)應(yīng)于同一個(gè)預(yù)期收益率下限水平225%,投資者所需承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)值僅為740908。因?yàn)榇藭r(shí)投資者將其全部資產(chǎn)的4809%存入銀行,這部分投資無(wú)需承擔(dān)任何風(fēng)險(xiǎn),只有其投資于股票3的1474%、投資于股票5的2259%和投資于股票7的829%是需要承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的。但是,當(dāng)預(yù)期收益率下限大于425%時(shí),存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型中無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資比例下降為0,也就是說(shuō)決策者將全部資產(chǎn)投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。此時(shí)兩種模型的預(yù)期值相同時(shí),風(fēng)險(xiǎn)值也相同,兩個(gè)模型的風(fēng)險(xiǎn)-收益關(guān)系圖像重合。

      存在投資比例限制的加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)收益關(guān)系圖像,位于存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型和加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)收益關(guān)系圖之間,這說(shuō)明對(duì)應(yīng)于同一個(gè)預(yù)期收益率下限的值,存在投資比例限制的模型加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值,介于加權(quán)可能性均值-方差模型和存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值中間。例如當(dāng)投資者的預(yù)期收益率為275%時(shí),存在投資比例限制的加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值為1204906,存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值為1143266,加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值為1824404。這是因?yàn)樵诖嬖谕顿Y比例限制的加權(quán)可能性均值-方差模型中有30%的資金投資于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型中3551%的資金投資于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),而加權(quán)可能性均值-方差模型將全部資金投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),故其風(fēng)險(xiǎn)值最大。但是,由于受到投資比例的限制,存在投資比例限制的加權(quán)可能性均值-方差模型最大收益無(wú)法達(dá)到另外兩個(gè)模型同樣的42686%,其所能到達(dá)的最大值為36561%。因此,在圖1中存在投資比例限制的加權(quán)可能性均值-方差模型的收益-風(fēng)險(xiǎn)曲線要比另外兩條曲線短。

      六、結(jié)論

      本文通過(guò)在基于加權(quán)均值-方差的組合投資模型中加入無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和投資比例限制的條件,使得模型更加完善、應(yīng)用過(guò)程中更加貼近實(shí)際情況。在預(yù)期收益率較低的情況下,研究表明存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的模型比沒(méi)有無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的模型具有更小的風(fēng)險(xiǎn)。但是,當(dāng)預(yù)期收益率下限大于425%時(shí),存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型中無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資比例下降為0,此時(shí)兩種模型的預(yù)期值相同時(shí),風(fēng)險(xiǎn)值也相同。在同一個(gè)預(yù)期收益率下限的情況下,存在投資比例限制的模型加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值,介于加權(quán)可能性均值-方差模型和存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值中間。但是,由于受到投資比例的限制,存在投資比例限制的加權(quán)可能性均值-方差模型最大預(yù)期收益的最大值比另外兩個(gè)模型的最小。

      參考文獻(xiàn):

      [1] Tanaka H.,Guo P.& Túrksen I.B.Portfolio selection based on fuzzy probabilities and possibility distributions[J].Fuzzy Sets and Systems, 2000,111:387-397.

      [2] Carlsson C., Fuller R., Mailender P.Possibilistic Approach to Selecting Portfolios with Highest Utility Score[J].Fuzzy Sets and Systems,2002,131:13-21.

      [3] 張衛(wèi)國(guó).現(xiàn)代投資組合理論——模型、方法與應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2007.

      [4] 陳煒,張潤(rùn)彤,楊玲.存在融資條件下證券組合選擇的一種模糊決策方法[J].北京交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2007(3):67-70.

      [5] 洪雁,邵全,吳祈宗.模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃下的投資組合模型研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2005(9):112-118.

      [6] 許若寧,翟曉燕.風(fēng)險(xiǎn)投資決策的模糊分析模型[J].模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué),2008(1):120-126.

      [7] 姚邵文.模糊環(huán)境下的投資組合模型[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2009(8):149-150.

      [8] 付云鵬,馬樹(shù)才.一種新的基于可能性均值的證券組合投資決策模型[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2011(3):164-166.

      [9] 付云鵬,馬樹(shù)才,宋琪.基于模糊空間距離的組合投資模型及應(yīng)用研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2012(8):124-136.

      四、存在投資比例限制的加權(quán)可能性均值-方差組合投資模型

      (一)模型構(gòu)建

      在證券交易市場(chǎng)中,證券的交易數(shù)量往往會(huì)受到一定的限制,投資者在實(shí)際投資決策中也可能基于各方面因素的綜合考慮,常常對(duì)于資金的分配有一定的最高投資比例和最低投資比例的主觀限制。為滿(mǎn)足上述要求,本文建立存在投資限制條件下的加權(quán)可能性均值-方差投資模型如下:

      (二)實(shí)證分析

      若投資者為避免風(fēng)險(xiǎn)將其資金存入銀行的比例限制在10%-30%之間,為保證投資的分散性將每種股票的投資比例也做適當(dāng)?shù)南拗?,設(shè)投資比例的上、下界限制向量分別為:

      將表2和表3中數(shù)據(jù)代入模型(10),可得到不同預(yù)期收益率下限的投資比例和風(fēng)險(xiǎn)見(jiàn)表6。從表6中可以看出當(dāng)預(yù)期收益率下限小于1669%時(shí),投資者將其全部資金的30%投資于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),1%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)1,將167%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)2,1%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)3,213%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)4,452%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)5,131%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)6,1%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)7,2641%投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)8,在8種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)中投資比例最大的是資產(chǎn)8,風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)1、3、7只達(dá)到預(yù)先給的投資比例下限,此時(shí)投資者所有承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)為873144。在本例中投資者所能達(dá)到的最高的收益率為36561%,此時(shí)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)值為2256776。雖然在投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的樂(lè)觀程度為中性的時(shí)候,即λ=05時(shí),8種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率的加權(quán)可能性均值中有兩種資產(chǎn):資產(chǎn)3的收益率的加權(quán)可能性均值為42686%,資產(chǎn)5的收益率的加權(quán)可能性均值為4117%,大于模型中所能達(dá)到的最大的收益率水平。但是,由于受到的投資比例的限制,無(wú)法達(dá)到更高的收益水平;同時(shí),投資者所有承擔(dān)的最高風(fēng)險(xiǎn)值2256776,也要小于沒(méi)有投資比例限制的最高風(fēng)險(xiǎn)值3572016。

      五、模型的比較分析

      本文構(gòu)建的模型(9)在模型(7)的基礎(chǔ)上增加了無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),由于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率相對(duì)較低,在預(yù)期收益率下限較小的時(shí)候,投資者可以獲得無(wú)風(fēng)險(xiǎn)的收益。隨著投資者預(yù)期收益率的提高,投資于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的比例在逐漸地下降,但是當(dāng)投資者的預(yù)期收益率的下限很大的時(shí)候,無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資比例為0。模型(10)在模型(9)的基礎(chǔ)上增加了投資比例的限制。在為了保證投資的分散性,事先對(duì)每種資產(chǎn)的投資比例做了最高和最低的投資比例限制,雖然投資者在這種情況下所能達(dá)到的預(yù)期收益率水平降低了,但是其承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)的最大值也變小了。

      三種模型的風(fēng)險(xiǎn)收益關(guān)系圖見(jiàn)圖1,從圖1中可以看出三種模型中投資者所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)值都是隨著預(yù)期收益率的增加而增加;在不存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的模型中,盡管預(yù)期收益率下限很低,小于225%,這時(shí)投資者仍要承擔(dān)較大的風(fēng)險(xiǎn),其值為1764268;同樣對(duì)于存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的模型,對(duì)應(yīng)于同一個(gè)預(yù)期收益率下限水平225%,投資者所需承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)值僅為740908。因?yàn)榇藭r(shí)投資者將其全部資產(chǎn)的4809%存入銀行,這部分投資無(wú)需承擔(dān)任何風(fēng)險(xiǎn),只有其投資于股票3的1474%、投資于股票5的2259%和投資于股票7的829%是需要承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的。但是,當(dāng)預(yù)期收益率下限大于425%時(shí),存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型中無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資比例下降為0,也就是說(shuō)決策者將全部資產(chǎn)投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。此時(shí)兩種模型的預(yù)期值相同時(shí),風(fēng)險(xiǎn)值也相同,兩個(gè)模型的風(fēng)險(xiǎn)-收益關(guān)系圖像重合。

      存在投資比例限制的加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)收益關(guān)系圖像,位于存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型和加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)收益關(guān)系圖之間,這說(shuō)明對(duì)應(yīng)于同一個(gè)預(yù)期收益率下限的值,存在投資比例限制的模型加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值,介于加權(quán)可能性均值-方差模型和存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值中間。例如當(dāng)投資者的預(yù)期收益率為275%時(shí),存在投資比例限制的加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值為1204906,存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值為1143266,加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值為1824404。這是因?yàn)樵诖嬖谕顿Y比例限制的加權(quán)可能性均值-方差模型中有30%的資金投資于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型中3551%的資金投資于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),而加權(quán)可能性均值-方差模型將全部資金投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),故其風(fēng)險(xiǎn)值最大。但是,由于受到投資比例的限制,存在投資比例限制的加權(quán)可能性均值-方差模型最大收益無(wú)法達(dá)到另外兩個(gè)模型同樣的42686%,其所能到達(dá)的最大值為36561%。因此,在圖1中存在投資比例限制的加權(quán)可能性均值-方差模型的收益-風(fēng)險(xiǎn)曲線要比另外兩條曲線短。

      六、結(jié)論

      本文通過(guò)在基于加權(quán)均值-方差的組合投資模型中加入無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和投資比例限制的條件,使得模型更加完善、應(yīng)用過(guò)程中更加貼近實(shí)際情況。在預(yù)期收益率較低的情況下,研究表明存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的模型比沒(méi)有無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的模型具有更小的風(fēng)險(xiǎn)。但是,當(dāng)預(yù)期收益率下限大于425%時(shí),存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型中無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資比例下降為0,此時(shí)兩種模型的預(yù)期值相同時(shí),風(fēng)險(xiǎn)值也相同。在同一個(gè)預(yù)期收益率下限的情況下,存在投資比例限制的模型加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值,介于加權(quán)可能性均值-方差模型和存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的加權(quán)可能性均值-方差模型的風(fēng)險(xiǎn)值中間。但是,由于受到投資比例的限制,存在投資比例限制的加權(quán)可能性均值-方差模型最大預(yù)期收益的最大值比另外兩個(gè)模型的最小。

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