基于沪深300的多层次最优化证券投资组合研究

论文摘要

科学的证券投资分析是投资者获得成功的关键。投资者从事证券投资是为了获得投资回报——预期收益,但这种回报是以承担相应风险为代价的。投资者优化投资组合的原因是为了降低非系统风险。通过优化投资组合可以在收益和风险之间找到一个平衡点,即在承担一定的风险的前提下实现投资回报的最大化,或者是在收益一定的情况下使投资的风险最小。证券投资组合的研究历来是众多学者关注的热点,其中已有很多人在经典理论下建立了证券投资组合模型,它对经济生活起到了指导性作用。随着风险度量标准的不断发展,各种各样的投资组合选择模型和相应的计算方法不断出现。但是在实际应用中,许多数据得不到精确量化,所以许多经典模型往往只具有理论价值,而缺少实际的应用价值。本文在回顾证券投资组合基本理论的基础上,通过对国内外有关证券投资和证券投资组合研究的理论综述,以沪深300为原始样本,在板块分类的基础上利用粗糙集算法,构造二级样本;研究证券投资组合收益、风险的测定以及投资比例,运用Excel数据分析功能和Matlab金融工具箱实现量化分析。为降低风险,获得最佳收益,本文阐述了如何选择证券,在已选出的证券中如何优化组合。通过实证分析,找出证券的最优化组合,即给出有效前沿,借助风险度量VAR进行评价,最后得出结论和投资策略,为投资者提供现实的理论指导。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 致谢
• 第一章 导论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 研究对象和方法
• 1.2.1 研究对象
• 1.2.2 研究方法
• 1.3 本文框架和技术路线
• 1.3.1 本文框架
• 1.3.2 技术路线
• 第二章 国内外研究综述
• 2.1 证券投资理论的相关研究
• 2.1.1 国外证券投资理论的相关研究综述
• 2.1.2 国内证券投资理论的相关研究综述
• 2.2 现代证券投资组合理论的相关研究
• 2.2.1 国外证券投资组合的研究综述
• 2.2.2 国内证券投资组合的研究综述
• 第三章 多层次最优化投资组合模型的构建
• 3.1 多层次最优化模型
• 3.1.1 多层次最优化概述
• 3.1.2 关于粗糙集
• 3.2 投资组合模型
• 3.2.1 Markowitz模型
• 3.2.2 VAR模型（Value At Risk）
• 3.2.3 引入风险度量的Markowitz模型
• 第四章 多层次最优化投资组合的实证分析
• 4.1 沪深300样本的确定
• 4.1.1 沪深300概述
• 4.1.2 沪深300样本的选取
• 4.2 多层次最优化的方法实现
• 4.2.1 板块分类
• 4.2.2 粗糙集实现
• 4.2.3 资产组合有效前沿
• 4.2.4 资产组合VAR
• 4.3 结果分析
• 第五章 结论与展望
• 5.1 本文的主要结论
• 5.2 创新与不足
• 5.2.1 本文可能存在的创新
• 5.2.2 本文可能存在的不足
• 5.3 对未来的展望
• 参考文献