基于多目标规划下的风险组合投资模型的应用研究

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1、分类号：UDC：密级：猷cr蔫神锉如晕硕士学位论文基于多目标规划下的风险组合投资模型的应用研究TheAppliedResearchofRiskPortfoliobasedonMulti-objectiveProgrammingModel孟祥环指导教师姓名：申请学位级别：论文定稿日期：学位授予单位：学位授予日期：张鹏教授武汉科技大学管理学院答辩委员会主席：评阅人：周勇教授邓旭东教授冯军副教授武汉科技大学研究生学位论文创新性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立进行研究所取得的成果。除了文中已经注明引用的内容或属合作研究共同完成的工作外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发

2、表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。论文作者签名：笔蕃雒丕二日期：趔i垒!三卑!毋研究生学位论文版权使用授权声明本论文的研究成果归武汉科技大学所有，其研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解武汉科技大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门(按照《武汉科技大学关于研究生学位论文收录工作的规定》执行)送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅，同意学校将本论文的全部或部分内容编入学校认可的国家相关数据库进行检索和对外服务。论文作者签名：盘塑三l：指导教师签名：丝

3、目垒日武汉科技大学硕士学位论文第1页摘要论文主要研究方向是投资组合风险的度量问题，马科维兹最早提出的投资组合理论作为一个开放性问题成为近现代学者研究的主要领域。其中，方差、下半方差以及绝对偏差是对收益变量波动大小的度量；VaR、CVaR则是对资产最坏损失情况的度量。另外，下行风险度量模型包括下半方差、VaR、CVaR等等。现实中，投资决策所考虑的元素有收益大小和风险大小，收益只需要考虑收入和支出的差额，即为收益。传统意义下的投资组合模型，只是针对风险度量方法的创新，而且风险度量方法的选取相对单一，所以，每种投资组合模型只能针对特定投资群体来应用。本篇论文的创新之处在于，通过考虑不同风险度量

4、方法的性质，为了扩大投资组合模型的适用范围，我们对几种传统风向度量方法进行组合，从而提出了三种创新模型，即均值．方差．CVaR模型、均值．绝对偏差．VaR模型、均值一绝对偏差一CVaR模型。它们所具有的优势是同时考虑了收益的波动风险和投资者最关心的资产最坏损失风险，这就意味着模型更加贴近现实情况，风险度量更加科学。尤其绝对偏差与CVaR的风险组合不仅简化了计算量，同时避免了传统VaR所不具有的次可加性，从而使模型更加有效。论文建立的几组创新模型为多目标决策问题，根据模型特点和实际需要，论文选用了多目标决策方法——约束法，投资者可根据个人偏好选择目标函数，从而增加了模型的应用范围，最后论文结

5、合我国股票市场进行实证研究，最后得出模型可以同时降低波动风险和最坏损失风险，从而降低整体风险，并证明了模型的有效性。关键词：均值；绝对偏差；VaR：CVaR：多目标规划；第1I页武汉科技大学硕士学位论文AbstractThepapermainlystudyriskquantificationalongoneofthedirectionoftheportfoliotheoryresearch，Markowitzherebyputforwardabouttheinvestmentportfolioriskquantificationasanopenproblem，whichhavebeenst

6、udiedbyManyscholars．Thetraditionalriskquantificationwaypaythemostattentiontovolatilityriskofassets；besides，VaRandCVaRarethewayoftheworstlossriskmeasurement．Inaddition，thedownsideriskmeasurementmodelincludessemivariance，VaRandCVaR．Reality,revenueandriskcouldbeconsideredsimultaneously,revenuecouldbe

7、calculatedbyoutputandinput，namelytheearnings．ThetraditionalportfoliomodelonlyWastheinnovationoftheriskmeasurementmethods，andselectionofriskmeasurementmethodisrelativelysingle，SO，eachportfoliomodelcouldbeappliedfo