投资组合最优决策问题研究

本书根据现代投资组合 理论从静态到动态、单阶段 到多阶段再到连续时间的动 态投资组合的发展脉络，针 对性地研究了静态模糊投资 组合、摩擦市场下的动态多 阶段投资组合和含金融衍生 品的投资组合最优决策问题 ，然后在连续时间金融的框 架下，重点对投资组合的最 优配置策略进行了深入、详 尽的研究。各章内容安排如 下： 第一章，绪论。主要介 绍了该领域的研究背景和研 究意义，对本书的研究内容 进行总结，并归纳出本书的 创新点。 第二章，基于集成预测 的模糊投资组合选择。 第三章，摩擦市场下的 多阶段动态资产组合配置策 略。 第四章，随机环境下的 连续时间最优资产组合选择 。 第五章，极大极小风险 下的跳扩散连续时间资产配 置策略。 第六章，含期权的连续 时间投资组合最优策略。 第七章，随机利率和通 货膨胀下的最优组合选择。 第八章，含股指期贷的 投资组合套利策略研究。 本书最后对研究内容进 行了全面总结，并针对未来 的研究思路做出展望。

第一章 绪论 1.1 研究背景及研究意义 1.1.1 研究的背景 1.1.2 研究的意义 1.2 相关文献研究综述 1.2.1 投资组合的静态模型 1.2.2 动态投资组合模型 1.2.3 国内研究综述 1.3 本书的研究内容和结构安排 1.3.1 主要研究内容 1.3.2 结构安排 1.4 研究思路和方法 1.5 主要创新点 第二章 基于集成预测的模糊投资组合选择 2.1 预测理论及方法 2.1.1 基于粒子群优化的SVM算法 2.1.2 基于遗传神经网络的预测模型 2.1.3 ARIMA时间序列预测模型 2.1.4 基于熵值法的集成预测 2.2 基于均值-方差-熵优化的模糊投资组合模型 2.2.1 预备知识 2.2.2 含模糊约束的均值-方差-熵优化的模糊投资组合模型 2.3 实证研究 2.3.1 预优化 2.3.2 组合预测 2.4 均值-方差-熵优化的模糊投资组合结果 2.5 本章小结 第三章 摩擦市场下的多阶段动态资产组合配置策略 3.1 摩擦市场下动态投资组合决策模型 3.1.1 动态投资组合模型的建立 3.1.2 基于粒子群优化和神经网络混合智能算法的模型求解 3.2 基于最小二乘支持向量机预测的参数估计 3.2.1 最小二乘支持向量机 3.2.2 资产收益率的影响因子 3.3 实证研究 3.3.1 预优化处理 3.3.2 最小二乘支持向量机预测 3.3.3 动态投资组合的参数和优化结果 3.4 本章小结 第四章 随机环境下的连续时间最优资产组合选择 4.1 连续时间金融的数学基础 4.2 问题的提出及模型的建立 4.2.1 效用的定义 4.2.2 连续时间的资产组合模型 4.3 最优投资策略 4.3.1 模型求解 4.3.2 结果讨论 4.3.3 模型的扩展 4.3.4 模型时变参数的GARCH估计 4.4 算例