基于GE矩阵模型的投资组合选择问题研究

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1、硕士学位论文基于GE矩阵模型的投资组合选择问题研究培养单位：信息学院专业名称：管理科学与工程作者姓名：高萍指导教师：陈炜教授TheResearchonPortfolioSelectionBasedonGEMatrixModelCandidate：GaoPingSupervisor：Prof.ChenWeiCapitalUniversityofEconomicsandBusiness,Beijing,China独创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在指导教师指导下独立进行研究工作所取得的成果，论文中有

2、关资料和数据是实事求是的。尽我所知，除文中已经加以标注和致谢外，本论文不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得首都经济贸易大学或其它教育机构的学位或学历证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对研究所做的任何贡献均已在论文中作出了明确的说明。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文作者签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本人完全同意首都经济贸易大学有权使用本学位论文（包括但不限于其印刷版和电子版），使用方式包括但不限于：保留学位论文，按规定向国家有关部门（机构）送交学位论

3、文，以学术交流为目的赠送和交换学位论文，允许学位论文被查阅、借阅和复印，将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，采用影印、缩印或其他复制手段保存学位论文。保密学位论文在解密后的使用授权同上。学位论文作者签名：日期：年月日指导教师签名：日期：年月日摘要随着社会经济的发展和人民可支配收入的增加，越来越多的投资者积极投身于金融市场进行理财和投资。1952年，美国经济学家Markowitz提出了均值-方差（Mean-Variance，M-V）投资组合模型，首次将数理方法运用于金融资产收益与风险关系的分

4、析，为解决最优投资组合问题提供了新思路。然而，随着证券市场中样本量的逐渐增大，均值-方差模型的计算难度也随之增大，出现效率降低的问题。而GE矩阵（GEMatrix/MckinseyMatrix）又称麦肯锡矩阵，是美国通用电气公司（GeneralElectric）于70年代开发出的新的组合分析方法。该方法易于理解，广泛应用于产品、市场选择和关键因素优化分析等实际问题中。因此，本文将GE矩阵应用于投资组合选择问题的研究。研究内容如下：（1）选取了2017年之前我国沪深A股中银行、证券、保险及其他这三个细分金

5、融行业的上市企业共计71家，除去停牌及数据不全28家，本文最终选取43家上市公司为样本股进行研究。（2）依据投资组合理论和GE矩阵模型，确定衡量企业投资风险和投资收益的相关指标，如资产周转率、利润总额等，并构建GE矩阵模型。进一步运用AHP方法分析影响因素，并基于投资组合的GE矩阵模型对样本降维。（3）以GE矩阵模型降维后的样本为基础，建立均值-方差模型并求解出43家样本股的投资策略。同时，为了检验GE矩阵结果的有效性，本文将其与传统均值-方差模型求解的投资策略进行了对比分析。关键词：投资组合选择问题；

6、GE矩阵模型；AHP分析；M-V模型IAbstractWiththedevelopmentofsocietyandeconomyandtheincreaseofpeople'sdisposableincome,moreandmoreinvestorsareactivelyengagedinfinancialmanagementandinvestmentinthefinancialmarket.In1952,AmericaneconomistMarkowitzproposedtheMean-Varianc

7、e(M-V)portfoliomodel.Forthefirsttime,itappliedthemathematicalmethodtotheanalysisoftherelationshipbetweenthereturnandriskoffinancialassetsandprovidedanewideaforsolvingtheoptimalportfolioproblem.However,asthesamplesizeinthestockmarketgraduallyincreases,the

8、computationalcomplexityofthemean-variancemodelalsoincreases,resultinginaproblemofreducedefficiency.TheGEMatrix/McKinseyMatrix,alsoknownastheMcKinseyMatrix,isanewcombinationanalysismethoddevelopedbytheGeneralElectricCompany