费用的证券投资交易论文.doc

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1、费用的证券投资交易论文[摘要]以Markowitz证券组合投资理论为基础,本文对证券投资中存在交易费用问题进行研究。并分别对包含无风险证券投资和有追加投资额两种情况下,给出了含有买进和卖出交易费用的投资决策模型。[关键词]证券组合投资交易费用买进卖出交易一、引言由Markowitz首先提出的证券组合组合投资理论是现代证券投理论的基石。它解决了持有一定资本的资者如何在证券市场众多的证券品种当中做出投资选择,适当的分配自己的资本,以得到最大的收益,并且收益发现最小。这种投资决策问题已经被广大学者所研究,也得出了一

2、些非常由价值的结论,文[1]从安全投资的角度进行了研究,把概率引入了决策模型;文[2]也在概率原则下对投资组合进行研究,并用遗传算法进行模型求解;文[5]从效用最大化的角度对投资决策进行研究,并提出了求解这一模型的旋转算法;文[7]研究了不相关资产的投资组合理论;在文[3,8]中,分别从不同的角度对含有交易费用的投资组合模型进行研究。然而在上述众多研究成果中,没有考虑证券组合投资中存在买进和卖出时交易费用问题,显然交易费用的多少肯定会影响到原来模型的可行域,即最优投资组合,因此在证券投资组合当中考虑买进卖出操

3、作的交易费用就显得十分重要。否则,可能会得到非有效的证券投资组合。因此,本文基于以上的考虑,把证券投资中的交易费用考虑进去,更加符合投资者的需要和实际投资情况。二、含交易费用和无风险证券的投资组合模型设一个投资者在最初投资于种股票,同时也有一种无风险的证券供选择(本文只考虑一种无风险证券事合理的,因若在几种无风险证券当中有一种的无风险证券的收益是最好的,则投资者为了获得最大收益,必然会只投资于这一种无风险证券;若有几种证券的最优收益一样,在不考虑外因扰动的情况下,它们的投资组合也可以看做是投资于一种证券)。3

4、学海无涯不妨设第种证券的单位交易额的交易费用为(包含所有的交易费用,手续费及缴纳的税金等等),有买进与卖出时交易费用相同,投资于第i中股票的投资额为表示无风险证券的收益率,为证券组合的净收益,表示第种股票的期望收益率,为无风险证券的收益率,为投资者的投资金额总和,则证券投资组合的交易总成本是三、在有追加投资下的投资组合选择模型一般情况下,投资者不是首次投资证券,而是手里已经拥有一定数量的证券,在特定的时期需要追加投资来调整已有是证券结构,这个时候以往的投资组合决策理论模型和上述的模型就显得无能为力了,必须对模

5、型加以调整。我们假设投资者卖出第种证券后不再买进该证券。从收益最大化的角度考虑,投资者会把因卖出某些证券得到的金额用于投资其他收益比较大的股票上面,使得手中没有太多空闲资本,这一假设也是符合实际的;假设投资者手中已拥有第种证券的数额为,追加投资金额为,仍用表示投资于证券i的投资数额,则有:,则表示买进第i种证券,其下标集用J表示;,则表示卖出第i种证券,其下标集用I表示;,表示对第i种证券不买不卖,即保持原来的投资数量,其下标集用K表示;[摘要]以Markowitz证券组合投资理论为基础,本文对证券投资中存在

6、交易费用问题进行研究。并分别对包含无风险证券投资和有追加投资额两种情况下,给出了含有买进和卖出交易费用的投资决策模型。[关键词]证券组合投资交易费用买进卖出交易一、引言由Markowitz首先提出的证券组合组合投资理3学海无涯论是现代证券投理论的基石。它解决了持有一定资本的资者如何在证券市场众多的证券品种当中做出投资选择,适当的分配自己的资本,以得到最大的收益,并且收益发现最小。这种投资决策问题已经被广大学者所研究,也得出了一些非常由价值的结论,文[1]从安全投资的角度进行了研究,把概率引入了决策模型;文[2

7、]也在概率原则下对投资组合进行研究,并用遗传算法进行模型求解;文[5]从效用最大化的角度对投资决策进行研究,并提出了求解这一模型的旋转算法;文[7]研究了不相关资产的投资组合理论;在文[3,8]中,分别从不同的角度对含有交易费用的投资组合模型进行研究。然而在上述众多研究成果中,没有考虑证券组合投资中存在买进和卖出时交易费用问题,显然交易费用的多少肯定会影响到原来模型的可行域,即最优投资组合,因此在证券投资组合当中考虑买进卖出操作的交易费用就显得十分重要。否则,可能会得到非有效的证券投资组合。因此,本文基于以上

8、的考虑,把证券投资中的交易费用考虑进去,更加符合投资者的需要和实际投资情况。二、含交易费用和无风险证券的投资组合模型设一个投资者在最初投资于种股票,同时也有一种无风险的证券供选择(本文只考虑一种无风险证券事合理的,因若在几种无风险证券当中有一种的无风险证券的收益是最好的,则投资者为了获得最大收益,必然会只投资于这一种无风险证券;若有几种证券的最优收益一样,在不考虑外因扰动的情况下,它们的投资组合也可

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