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基于不確定性變量的均值—方差—熵投資組合模型

2019-02-16 11:38:46楊天山
中國(guó)管理信息化 2019年1期
關(guān)鍵詞:投資組合不確定性方差

楊天山

[摘 要] 在金融大數(shù)據(jù)時(shí)代,文章在不確定性變量的均值—方差模型中將風(fēng)險(xiǎn)厭惡因子、單個(gè)資產(chǎn)投資比例控制引入模型中,構(gòu)建新的投資組合模型,并給出收益為三角模糊時(shí)的具體投資組合模型。利用上海證券交易所的實(shí)際交易數(shù)據(jù)進(jìn)行模型數(shù)值檢驗(yàn),計(jì)算證明模型策略有效且可行。

[關(guān)鍵詞] 不確定性;熵;均值-方差;投資組合

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 01. 062

[中圖分類號(hào)] F830 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1673 - 0194(2019)01- 0141- 03

1 引 言

德國(guó)著名物理學(xué)家克勞修斯(R.Clausius)在19世紀(jì)60年代提出熵的概念,在物理屆引起了極大的反響。1948年Shannon提出信息熵并被成功引入金融領(lǐng)域,得到廣泛的應(yīng)用。Mehmet Aksarayli和Osman Pala[1]研究均值—方差—偏態(tài)熵多目標(biāo)投資組合模型,周榮喜[2]等研究六種基于熵的風(fēng)險(xiǎn)度量方法并對(duì)不同模型做比較得出平均模糊熵模型在日收益率和相對(duì)累積收益方面表現(xiàn)最好,楊繼平[3]等研究期望效用和Shannon熵共同決策風(fēng)險(xiǎn)投資的必要性并證明熵在不確定性度量中的重要性,張鵬和舒燕菲[4]使用比例熵和絕對(duì)偏差度量投資組合中的分散程度與風(fēng)險(xiǎn),建立熵約束的均值—絕對(duì)偏差模型,黃曉霞[5-7]從對(duì)不確定性方面對(duì)投資組合做了很多研究,也得到了很多很好的成果,但是針對(duì)不確定性變量下的均值—方差模型同時(shí)考慮風(fēng)險(xiǎn)厭惡因子、信息熵和單個(gè)資產(chǎn)投資比例控制方面學(xué)者們研究較少。

文章在不確定性變量的均值—方差模型中將風(fēng)險(xiǎn)厭惡因子、單個(gè)資產(chǎn)投資比例控制引入模型中,建立更貼近投資者真實(shí)投資策略的模型,并給出收益為三角模糊變量的具體投資組合模型。利用上海證券交易所的實(shí)際交易數(shù)據(jù)進(jìn)行模型數(shù)值檢驗(yàn),計(jì)算證明模型策略有效且可行。

2 信息熵

5 結(jié)論與展望

文章從投資者風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度、單個(gè)資產(chǎn)投資比例控制方面做探討,數(shù)值檢驗(yàn)得到保守型投資者按照模型的策略進(jìn)行投資將獲得良好的投資收益,對(duì)其投資起到一定的指導(dǎo)作用。新建立模型仍有待探討在有交易費(fèi)用和最小交易單位下的投資策略變化情況,因?yàn)樵趪?guó)內(nèi)市場(chǎng)上這兩個(gè)因素對(duì)投資也有很大影響,今后繼續(xù)探討該方向也具有重要意義。

主要參考文獻(xiàn)

[1]Aksarayli M, Pala O. A Polynomial Goal Programming Model for Portfolio Optimization Based on Entropy and Higher Moments[J]. Expert Systems with Applications, 2017.

[2]Zhou R, Liu X, Yu M, et al. Properties of Risk Measures of Generalized Entropy in Portfolio Selection[J]. Entropy, 2017, 19(12):657.

[3]Yang J, Feng Y, Qiu W. Stock Selection for Portfolios Using Expected Utility-Entropy Decision Model[J]. Entropy, 2017, 19(10).

[4]張鵬,舒燕菲.具有熵約束的均值—絕對(duì)偏差模糊投資組合優(yōu)化[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2016(14):68-70.

[5]Huang X. Portfolio Selection with Fuzzy Returns[C].不確定系統(tǒng)年會(huì). 2004:383-390.

[6]Huang, Xiaoxia. An Entropy Method for Diversified Fuzzy Portfolio Selection[J]. International Journal of Fuzzy Systems, 2012, 14(1):160-165.

[7]Huang X, Di H. Uncertain Portfolio Selection with Background Risk[J]. Applied Mathematics & Computation, 2016, 276:284-296.

[8]C E Shannon. The Mathematical Theory of Communication[M].Urbana,IL:The University of Illinois Press,1949.

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[10]Liu B, Liu Y K. Expected Value of Fuzzy Variable and Fuzzy Expected Value Models[J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2002, 10(4):445-450.

[11]Liu B. Theory and Practice of Uncertain Programming[J].Studies in Fuzziness & Soft Computing,2002, 102(4):295-318.

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