简介:投资者进行投资实践时无不面临着背景风险。绝大多数以均值方差为框架的投资组合并没有考虑背景风险,其效用在实际应用中容易受到背景风险的影响。本文在含有交易费用的双目标函数模型中引入背景风险,从是否含有背景风险和背景风险偏好度大小两方面对投资组合问题展开研究,并使用智能算法得到模型的最优解,对模型进行实证分析。实证结果表明:1)当背景风险收益为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合更能反映真实的投资环境。2)当背景风险收益不为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合得到更高的收益。因此,考虑背景风险后投资组合的构建优于不考虑背景风险投资组合的构建。
简介:假设保险盈余服从跳跃扩散过程,保险资金投资标的包括无风险资产和风险资产两部分,其中股票价格过程服从CEV模型.本文研究了一种终值财富期望指数效用最大化的最优化比例再保险投资问题.利用随机控制理论技术,得到比例再保险投资过程的HJB方程,并从理论上推导出了最优投资策略和价值函数的显示表达式.
简介:股票投资是一种重要且先进的投资方式,与其相关的预测已经成为经济领域的研究热点,它不仅是评估投资价值的主要途径而且也对作出正确的股票投资决策具有重要意义。投资风险、收益的预测是股票投资预测的基础、起点。因此,投资风险、收益的准确预测对股票投资分析工作是非常重要的。本文结合相关理论,利用数学和财管的专业知识对股票投资的风险和收益进行了预测,通过线性回归分析方法估计β,进而对资本资产定价模型进行定性分析。根据搜集的变量数据,比较准确的预测了股票投资风险和收益,是对股票投资定量分析的一种尝试。利用模型实证分析,可对投资决策进行科学理性的选择。
简介:P2P网络借贷作为电子商务在金融领域的延伸与应用,近年来得到广大学者的关注.但是目前的理论研究中,鲜有从投资者信息挖掘的角度进行投资决策分析.本文提出一个新颖的方法,即投资者构成分析方法,通过分析贷款的众多投资者信息遴选出最有价值的投资,辅助投资者进行投资决策.首先从投资者的历史投资收益率、风险偏好以及投资经验三个维度构建投资者档案(investorprofile),进而基于投资者档案构建投资者构成分析模型,最后通过美国最大的在线网络借贷网站Prosper的数据,对本文提出的构想及模型进行了实证研究.实验结果表明本文提出的利用投资者构成分析的方法辅助投资者进行投资决策是可行的,文中构建的模型表现出良好的预测能力,能够有效地筛选出有价值的投资.
简介:移动机器人的目标检测要求其对特定的静止或运动物体进行运动分析及检测。以Voyager-III移动机器人系统为研究对象,实现非理想光照下,对橘红色目标足球的运动检测。提出在传统三帧差分法基础上,先利用Markowitz投资组合模型进行足球目标的特征提取,将场地非感兴趣的目标中,出现全部像素值发生变化的目标去除,再进行图像帧间差分。利用CCD摄像机对比赛环境中足球的运动轨迹进行录制,选取具有代表性的各帧视频图像、Markowitz算法优化后的差分图像和跟踪图像,结果表明跟踪图像不含非目标物的干扰,克服了差分图像存在空洞的问题,为移动机器人提供了一种实用的运动目标检测方法。