1) dynamic optimal portfolio
动态最优投资组合
1.
With the hypothesis of BlackScholes financinal market model,the paper studies dynamic optimal portfolio of the model Mean-EaR* by using EaR* as risk measure,and obtains the explicit solution and efficient frontier of this model.
在Black-Scholes金融市场假设下,利用在险收益风险测度(EaR*)作为风险的度量标准,研究了Mean(均值)-EaR*模型下的动态最优投资组合策略的选择问题,获得了该模型下的最优投资策略的显式解,同时给出了有效边界。
2) optimal portfolio
最优投资组合
1.
Research on the VaR and optimal portfolio of stock markets based on Copula;
基于Copula的股票市场VaR和最优投资组合分析
2.
Continuous-time optimal portfolios under a value-at-risk constraint;
一个风险值约束下的连续时间最优投资组合
3.
The optimal portfolio in the frictional market and its algorithm;
一类摩擦市场的最优投资组合及其算法研究
3) Optimal investment portfolio
最优组合投资
4) Ln-optimal portfolio
Ln-最优投资组合
1.
In the first part of this paper,we study the limit properties of Ln-optimal portfolio in stock market in the absence of the conditions of risk control.
本文的前一部分中研究了无风险控制条件下股票市场的Ln-最优投资组合的极限性质,对一般市场证明了强大数定律和强偏差定理。
5) Dynamic portfolio
动态投资组合
1.
The Control Strategy for the Risk of the Dynamic Portfolio;
动态投资组合风险控制策略
2.
Under the Black-Scholes type financial market,a dynamic portfolio decision-making model is proposed,where the expected relative terminal wealth is maximized under a constraint on the shortfall probability below a benchmark defined by a stochastic process.
在Black-Scholes型金融市场下,通过一个随机过程来定义基准,以低于基准的不足概率作为风险约束,以最大化期望相对终端财富为决策目标,构建了动态投资组合决策模型,并给出了最优投资策略和有效前沿的显式表达式。
3.
In Black-Scholes type financial markets,the CaR dynamic portfolio decision model with constraint of investment chance is established as following: minx∈R~dCaR(x,π,T) s.
本文在Black Scholes型市场中 ,建立了具有投资机会约束的CaR动态投资决策模型 :minx∈RdCaR(x ,π ,T) s t Prob(Xπ(T)≥R)≥β ,其中x是初始财富 ,π(t) =(π1(t) ,… ,πd(t) )′∈Rd 为可行的证券组合过程 ,Xπ(T)为计划期末的财富水平 ,CaR(x ,π ,T)为投资期末的在险资本 ,R是投资者事先给定的某正的财富水平 ,0 <β <1 通过对该模型的讨论 ,得到了最优常数再调整策略的显式表达式 ,其金融学含义包括 :对于机会约束下的动态投资组合 ,在风险中性市场中 ,最优的常数再调整投资策略是纯债券投资策略 ,最优的在险资本值为零 ;在风险非中性市场中 ,最优的常数再调整投资策略蕴涵了共同基金定理的成
6) dynamic portfolio
动态组合投资
1.
Dynamic Portfolio Analysis for Higher Moments Based on Multi-objective Programming and Utility Theory
基于多目标优化和效用理论的高阶矩动态组合投资
2.
The authors apply realized higher moments to portfolio analysis,and derive dynamic portfolio strategy.
为度量高阶矩风险的时变特征,将高频"已实现"二阶矩扩展到"已实现"高阶矩,给出一元及多元"已实现"高阶矩的计算方法;基于效用函数的Taylor展开解决了动态资产配置问题;将"已实现"高阶矩风险测度应用于动态组合投资分析中,推导出带有高阶矩风险的动态投资组合策略,弥补了传统组合投资理论没有考虑高阶矩风险和静态处理问题两大缺陷。
3.
Then,based on Taylor series expansion of utility function,the dynamic portfolio model with higher moments risk is derived,and the model is solved by Genetic Algorithm.
针对传统组合投资理论没有考虑高阶矩风险和静态处理问题两大缺陷,提出多元GARCHSK模型用于衡量时变的高阶矩风险,基于效用函数的Taylor展开推导出带有高阶矩风险的动态组合投资策略,并利用遗传算法进行求解。
补充资料：基金投资种类的分散投资组合策略
基金投资种类的分散投资组合策略
【墓金投资种类的分散投资组合策略】基金投资组合的方法很多，主要有: 1.投资三分法。投资对象可分成三大类:第一类是银行存款(含人寿保险等)和固定收人证券，第二类是股票，第三类是有形资产(包括不动产、古董等)。投资者如何从中选择?传统的资产组合办法，最初即是把投资总额一分为三，三类资产各买一份，这样就基本上达到了分散风险、保全财产的目的，并且简明易行，因此，该方法为相当多的投资者采用。但是，投资三分法的适用也有一定的局限性，主要表现在有形资产(不动产)投资部分，不但需要较强的专业知识和时间，而且需要有较强的资金实力，如果不具备这些条件，就不能运用这一方法。于是，尽管有形资产最有利货币资金的保值，尤其是当通货膨胀时期，这一效用更非其它资产可比拟的，但资金实力不够雄厚或专业知识不够丰富的投资者还是会舍弃了这一类投资对象。在这样的情况下，投资者可将投资的资金分成二份，分别投资于第一类或第二类资产，各部分的比例，则无统一规定，由各个基金视实际情况而定。投资三分法也可运用在有价证券的投资中，即用一部资金购买安全性高的债券或优先股票;另一部分资金购买具有潜在增长能力的普通股票;最后留一部分资金作为投资的预备机动资金。第一部分称为“防御性资产”(亦称“守势部分”);第二部分称作“进攻性资产”(亦称“攻势部分”);第三部分保留的资金目的在于作投资组合上的灵活调整。例如:当股票市场出现更好的投资机会，预备资金就可以用来“加码”，追加投资，而在投资出现失误时，投资者也有一定的承担损失的能力准备。所以，运用投资三分法的投资组合，可以说是兼顾了投资的安全性、收益性和流动性的“三性”原则。 2.固定金额计划法(定额法)。这一方法是投资者把一定量的货币资金分别投资于股票和债券，其中投资于股票的资金为一固定金卷六投资业务501额，当股票行市上升使所购买的股票价格总额超过这一金额时，就出售增值部分，用于增加债券投资，或保留现金;反之，则动用备用现金或出售部分债券用于补充因股价下跌出现的持有股票价格总额低于固定金额的部分，使投人股票的资金始终维持固定的金额。例如:将投资资金500万元中的300万元购买股票，2(X)万元购买债券，然后在每周末或每月底按市场价格予以评价。若所购买的股票市场价增至330万元时，则出售30万元的股票，若所购的股票市场价跌至250万元时，则卖出债券，购进相当于50万元的股票。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条