张鹏
- 作品数：9 被引量：40H指数：3
- 供职机构：武汉理工大学经济学院更多>>
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- 相关领域：经济管理理学更多>>
- 具有最小交易量限制的多阶段均值-半方差投资组合优化被引量：25
- 2016年
- 考虑交易成本,借款约束和阈值约束,文章提出了具有最小交易量限制的多阶段均值-半方差投资组合模型。该模型是具有路径依赖性的混合整数动态优化问题,还是NP完全问题。文章提出了前向动态规划方法求解。最后,通过一个算例比较不同风险约束下的最优投资策略,从而验证模型和算法的有效性。
- 张鹏张卫国张逸菲
- 多阶段可能性均值-熵投资组合优化被引量：1
- 2016年
- 考虑借款限制、交易量限制、交易成本和风险控制,本文提出了多阶段均值-熵投资组合模型。在该模型中,收益水平和风险分别用可能性均值和熵度量。熵值越小,投资组合包含的不确定性越低,投资组合的安全性越高。此外,熵不依赖于证券收益的对称分布。运用可能性理论,将该模型转化为显示的非线性动态优化问题。由于投资过程存在交易成本,上述模型为具有路径依赖性的动态优化问题。文章提出了前向动态规化方法求解。最后,通过实证研究比较了不同熵的取值投资组合最优投资比例和最终财富的变化,并验证了模型和算法的有效性。
- 张鹏舒燕菲
- 关键词：交易成本
- 具有熵约束的多阶段均值-绝对偏差模糊投资组合决策被引量：6
- 2016年
- 文章运用可能性绝对偏差和比例熵分别度量风险和分散化程度,提出了具有风险控制和线性交易成本的终期财富最大化的多阶段模糊投资组合模型。运用可能理论,将该模型转化为显示的非线性动态优化问题。由于投资过程存在交易成本,上述模型为具有路径依赖性的动态优化问题。文章提出了前向动态规划方法求解。最后,通过实证研究比较了不同熵的取值投资组合最优投资比例和最终财富的变化。
- 张鹏张卫国曾玉婷
- 关键词：模糊决策
- 可信性均值-绝对偏差投资组合优化被引量：2
- 2016年
- 为了度量金融市场的不确定性,本文引入了模糊变量。假设资产收益率为模糊数,分别运用可信性均值和可信性绝对偏差度量投资组合的收益与风险。考虑到投资者偏好,分别提出了以收益最大化的均值-绝对偏差优化模型和以风险最小化的优化模型。基于可信性理论,将上述模型转化为线性规划问题,并运用旋转算法求解。通过实证研究,证明了该算法的有效性,并比较了两个模型在实际投资决策过程中的效率。结果表明,以收益最大化的均值-绝对偏差优化模型效率优于风险最小的优化模型。
- 张鹏舒燕菲
- 关键词：模糊投资组合
- 具有基数约束的多阶段均值-方差投资组合优化被引量：2
- 2016年
- 考虑交易成本、阀值约束和借贷约束,提出了具有基数约束的多阶段均值-方差投资组合模型.该模型是一个具有路径依赖性的混合整数动态优化问题.提出了离散近似迭代法求解,并证明了算法的收敛性.最后,以一个具体的算例比较了不同基数约束的投资组合最优投资策略,并验证了模型和算法的有效性.
- 郝静张鹏
- 关键词：均值-方差交易成本
- 具有交易成本的多阶段M-AAD模糊投资组合优化被引量：1
- 2016年
- 考虑交易成本、交易量的阀值约束和熵约束,提出均值-平均绝对偏差(M-AAD)多阶段的模糊投资组合模型。模型中的收益水平由模糊收益的均值确定,其风险水平由模糊收益的绝对偏差确定,熵度量投资组合的多样化程度。由于存在交易成本,该模型是一个具有路径依赖性的动态优化问题。提出离散近似迭代法求解。最后,以具体的算例比较不同熵约束下最优投资组合策略,并验证模型的算法和有效性。
- 张鹏
- 关键词：交易成本
- 具有熵约束的均值-半绝对偏差区间投资组合优化
- 2018年
- 本文运用区间分析法来处理金融市场中的不确定性。首先,将资产的收益率、风险都用区间数表示,在考虑交易成本、借款约束、资产的短期与长期收益率和上下界约束等约束条件的基础上,提出均值-半绝对偏差(M-SAD)区间投资组合模型,并在M-SAD模型的基础上加入熵约束,得到具有熵约束的均值-半绝对偏差(M-SAD-E)区间投资组合模型。然后,引入悲观系数,将这个问题转化为清晰数问题,并将M-SAD-E转化为线性规划问题,运用旋转算法结合序列线性规划法分别对两个模型进行求解。最后,实证分析悲观系数和熵约束对投资组合收益率和风险区间的影响。
- 谢文君张鹏
- 具有熵约束的均值-绝对偏差模糊投资组合优化被引量：6
- 2016年
- 在实际投资过程中,有许多模糊因素影响投资决策。文章针对资产收益率为模糊数的投资组合决策问题,用绝对偏差和比例熵度量投资组合的风险和分散化程度,提出了具有熵约束的均值-绝对偏差投资组合优化模型,利用加权极大—极小模糊目标规划方法,将双目标规划问题转化为单目标规划问题,并运用旋转算法结合序列规划法进行求解。最后,通过实证研究比较了不同熵的取值对投资决策的影响。
- 张鹏舒燕菲
