模糊投資組閤優化：理論與方法 9787040178937 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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房勇，汪壽陽 著

圖書標籤:

• 投資組閤優化
• 模糊數學
• 金融工程
• 風險管理
• 決策分析
• 運籌學
• 優化算法
• 不確定性
• 金融數學
• 量化投資

店鋪： 一鴻盛世圖書專營店

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040178937

商品編碼：29784203993

包裝：平裝

齣版時間：2005-11-01

基本信息

書名：模糊投資組閤優化：理論與方法

定價：27.00元

作者：房勇,汪壽陽

齣版社：高等教育齣版社

齣版日期：2005-11-01

ISBN：9787040178937

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.281kg

編輯推薦

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內容提要

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本書主要是作者近幾年來在模糊投資決策分析領域的研究工作的總結，另外也介紹瞭該領域其他一些學者的重要研究進展。不確定性是決策分析研究中的主要的睏難所在。事件的不確定性主要有兩種不同的錶現形式：*性和模糊性。投資組閤選擇是投資者在不確定環境下的投資決策問題。自從1952年馬柯維茨運用數量化方法創立瞭證券投資組閤理論，50多年來，*不確定性環境下的投資組閤選擇問題的研究已經發展得相當完善。然而，對於投資決策中模糊不確定性的研究卻比較少。近幾年證券市場中的模糊不確定性逐漸被人們所認識和關注，基於模不確定性的投資組閤選擇問題的研究正在成為學術界開始關注的重要研究領域之一。作者運用模糊數學和*化方法等工具對證券投資組閤選擇問題進行瞭係統深入的研究，試圖為投資決策分析建立一種新的分析框架。針對中國證券市場，作者提齣瞭若乾有實踐價值的投資組閤選擇模型，並且采用中國證券市場的數據對模型給齣瞭應用實例。
本書可供從事金融數學、金融工程和金融管理研究的科研人員，從事實際投資決策的專業人員以及有關專業的高等院校師生閱讀參考。

目錄

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章 緒論
1.1　投資組閤選擇的研究現狀
1.2　本書的主要內容
第二章 帶模糊流動性約束的投資組閤選擇
2.1　引言
2.2　極大極小半偏差風險函數.
2.3　證券的模糊流動性
2.4　模型的建立與求解
2.5　應用實例
2.6　小結與討論
第三章 基於模糊決策的投資組閤選擇
3.1　引言
3.2　模糊決策理論與極大化決策原則
3.3　Ramaswamy模型
3.4　LeSn—Liern-Vercher模型
3.4.1　標準投資組閤選擇模型
3.4.2　約束條件的模糊化
3.4.3　模糊投資組閤選擇模型
3.4.4　應用實例
3.5　基於模糊決策的均值半偏差模型
3.5.1　模型的構造與求解
3.5.2　應用實例
　3.6　小結與討論
第四章　基於區間規劃的投資組閤選擇
4.1　引言
4.2　有關區間數的符號與定義
4.3　證券期望收益率區間的估計方法
4.4　區間二次規劃投資組閤選擇模型
4.4.1　清晰數投資組閤模型
4.4.2　區間數投資組閤選擇模型
4.4.3　數值算例
　4.5　區間綫性規劃投資組閤選擇模型
4.5.1　模型的建立
4.5.2　兩種求解方法
4.5.3　應用實例
4.6　Parra-Terol—Uria目標規劃模型
4.7　小結與討論
第五章 基於可能性理論的投資組閤選擇
5.1　引言
5.2　Tanaka-Gu0中心差值模型
5.2.1　證券收益的可能性分布
5.2.2　模型的建立
5.2.3　應用實例
5.3　摩擦市場的中心差值模型
5.3.1　可能性分布估計的半正定規劃方法
5.3.2　模型的建立
5.3.3　應用實例
5.4　Carlsson-Fuller-Majlender梯形可能性分布模型.
5.4.1　模型的建立
5.4.2　算法
5.4.3　數值算例
5.5　小結與討論
第六章　跟蹤指數模糊投資組織選擇
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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模糊投資組閤優化：理論與方法 前言 在瞬息萬變的金融市場中，投資決策的製定麵臨著前所未有的復雜性和不確定性。傳統的投資組閤優化方法，雖然在理論上提供瞭嚴謹的框架，卻常常因為過度依賴精確的輸入參數和對未來走勢的綫性假設，而難以應對現實世界中普遍存在的模糊性和非綫性特徵。投資者不僅要麵對數據的不完整、不精確，還要考慮主觀判斷、市場情緒以及突發事件等難以量化的因素。正是在這樣的背景下，模糊數學應運而生，為解決投資組閤優化中的模糊性問題提供瞭強有力的工具。 本書《模糊投資組閤優化：理論與方法》正是聚焦於這一前沿領域，深入探討如何運用模糊理論和方法來構建更具魯棒性、更貼近現實的投資組閤。本書旨在為研究人員、金融分析師、基金經理以及對量化投資感興趣的學生提供一個全麵而深入的理論指導和實踐框架。我們將從模糊集理論的基礎齣發，逐步引導讀者理解其在投資領域的應用，最終掌握一套能夠有效處理不確定性、提高投資決策質量的優化模型和算法。 第一部分：模糊數學基礎及其在金融中的應用 在深入探討模糊投資組閤優化之前，理解模糊數學的基本概念至關重要。傳統的集閤論使用“屬於”或“不屬於”的二元邏輯來定義集閤，而模糊集閤則引入瞭“隸屬度”的概念，允許元素以不同程度地屬於一個集閤。這意味著，在現實世界中，許多概念並非非此即彼，而是存在一個模糊的邊界。例如，用“高收益”來描述一個投資，我們很難給齣一個精確的數值界限，模糊集閤的隸屬度函數則能很好地捕捉這種模糊性。 本書的第一部分將詳細介紹模糊集、模糊數、模糊關係、模糊邏輯等核心概念。我們將解釋如何定義模糊數來錶示不確定的數值，例如風險水平、收益預期等，並介紹模糊集閤的各種運算，如模糊並、模糊交、模糊補等，這些運算在構建模糊模型時扮演著關鍵角色。 接著，我們將探討模糊數學在金融領域的初步應用。這包括如何利用模糊邏輯來描述市場情緒，如“看漲”、“看跌”、“中性”等，以及如何使用模糊集來界定不同風險等級的資産。我們還將介紹一些基礎的模糊金融模型，例如基於模糊邏輯的交易規則，以及如何利用模糊係統來模擬市場行為。這些基礎知識為理解後續更復雜的投資組閤優化模型奠定瞭堅實的基礎。 第二部分：模糊投資組閤優化模型 本部分是本書的核心，我們將聚焦於將模糊數學的強大工具應用於投資組閤優化問題。傳統的投資組閤優化，如均值-方差模型，往往假設收益和風險是精確已知的，並采用均值和方差來度量。然而，在實際操作中，收益的期望值和風險的度量往往是模糊的、不確定的。 我們將從構建模糊的期望收益和模糊的風險度量入手。例如，使用模糊數來錶示未來股票的收益預期，並引入模糊的方差或模糊的風險度量，如模糊值置信區間。接著，我們將介紹如何將這些模糊參數整閤到優化模型中。 本書將詳細介紹多種模糊投資組閤優化模型，包括： 1. 基於模糊數規劃的模型： 這一類模型將優化問題轉化為模糊規劃問題。我們將介紹如何將模糊的約束條件（如期望收益不低於某個模糊閾值）和模糊的目標函數（如最大化模糊收益）轉化為可求解的數學模型。這通常涉及到將模糊數轉化為多個經典規劃問題，並采用某種聚閤或匯總方法來得到最終的投資組閤。 2. 基於模糊邏輯和規則的模型： 這種方法側重於利用模糊邏輯來描述投資者的偏好和市場規則。例如，我們可以定義一係列的模糊規則，如“如果資産A的預期收益非常高且風險較低，則增加其在投資組閤中的權重”。通過模糊推理引擎，可以根據當前的市場信息和投資者的模糊偏好，動態地調整投資組閤的構成。 3. 基於模糊集和滿意度度量的模型： 這一類模型將投資組閤優化視為一個尋求最大化整體滿意度的過程。我們將引入模糊滿意度函數，該函數衡量投資組閤在收益、風險、流動性等多個目標上的錶現，並為投資者提供一個綜閤的評價。優化目標是找到使總體滿意度最高的投資組閤。 4. 魯棒性優化與模糊性的結閤： 許多模型會考慮在模糊參數存在的情況下，如何獲得魯棒的投資組閤。我們將探討如何通過考慮最壞情況下的模糊參數，來設計對不確定性具有更高適應性的投資組閤。 在介紹每種模型時，我們都會詳細闡述其背後的數學原理、構建步驟以及適用場景。我們將分析不同模型在處理模糊性方麵的優勢與局限，以及它們在實際應用中可能遇到的挑戰。 第三部分：模糊投資組閤優化算法與實現 有瞭理論模型，如何有效地求解這些模型並將其應用於實際投資決策是關鍵。本部分將聚焦於模糊投資組閤優化算法的設計與實現。 我們將探討求解模糊規劃問題的經典算法，例如基於α-割（alpha-cut）的方法，它將模糊約束轉化為一係列確定的約束，從而可以使用傳統的綫性規劃或二次規劃求解器。我們還會介紹一些啓發式算法和元啓發式算法，如遺傳算法、粒子群優化算法等，它們在處理大規模或非綫性的模糊優化問題時錶現齣較好的性能。 此外，本書還將討論模糊係統在投資組閤優化中的實現細節。這包括如何構建模糊控製器、設計模糊推理規則以及進行模糊隸屬度函數的學習和調整。我們將通過具體的例子，展示如何利用這些算法來構建和優化一個模糊投資組閤。 對於有編程基礎的讀者，我們還將提供一些關於如何利用常見的編程語言（如Python、MATLAB）和相關庫（如SciPy、Fuzzy Logic Toolbox）來實現這些模糊優化模型的指導。雖然本書不直接提供代碼，但會給齣算法的僞代碼和關鍵的實現思路，幫助讀者將理論知識轉化為實際應用。 第四部分：案例研究與進階主題 為瞭更好地理解模糊投資組閤優化在實踐中的應用，本部分將通過具體的案例研究來展示理論模型的有效性。我們將選取不同類型的資産（如股票、債券、房地産）和不同風險偏好的投資者，來構建和分析模糊投資組閤。 例如，我們可以構建一個包含股票和債券的投資組閤，並使用模糊數來錶示其未來的收益和風險。通過應用我們介紹的模糊優化模型和算法，來確定最優的資産配置比例。我們將分析不同模糊參數的變化對投資組閤的影響，並探討如何根據市場情況動態調整組閤。 此外，本書還將觸及一些進階主題，為有興趣的讀者提供進一步研究的方嚮： 多目標模糊投資組閤優化： 如何同時優化多個模糊目標，如收益、風險、流動性、社會責任投資（SRI）等。 動態模糊投資組閤優化： 考慮時間序列數據的模糊性，以及如何在不同時間點動態地調整投資組閤。 模糊貝葉斯投資組閤優化： 將模糊理論與貝葉斯統計方法相結閤，以更有效地處理不確定性。 與其他不確定性處理方法的比較： 將模糊優化與其他常用的不確定性處理方法，如隨機優化、情景分析等進行比較，分析各自的優劣。 結論 《模糊投資組閤優化：理論與方法》力求成為一本內容全麵、理論紮實、方法實用的參考書。我們希望通過本書的深入探討，能夠幫助讀者建立起對模糊投資組閤優化的深刻理解，掌握有效的理論工具和實踐方法。在日益復雜多變的金融市場中，能夠有效處理不確定性，將是投資者取得成功的關鍵。本書旨在為您提供應對這一挑戰的有力武器，引領您走嚮更理性、更高效的投資決策之路。 緻謝 本書的完成離不開眾多前輩和同行的學術研究，也離不開各位在學術和實踐中給予的寶貴建議。 參考文獻 （此處將列齣本書引用的相關學術文獻）

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就散發齣一種沉穩而專業的學術氣息，那種略帶磨砂質感的紙張，配閤深邃的藍色調，仿佛預示著即將進入一個嚴謹而富有挑戰性的知識領域。拿到手中，沉甸甸的重量也讓人對內容的充實度充滿瞭期待。翻開扉頁，精煉的文字和清晰的排版立即讓人感到舒適，盡管我對“模糊集閤論”和“優化算法”等概念還不是非常熟悉，但作者一開始就以通俗易懂的語言引入瞭“不確定性”在金融投資中的普遍存在，並巧妙地將其與“模糊”的概念聯係起來，這讓我覺得書中的內容並非遙不可及，而是能夠通過循序漸進的學習來掌握的。尤其是在介紹模糊集閤和模糊邏輯時，作者並沒有直接拋齣復雜的數學公式，而是通過一些形象化的比喻和實際的投資場景來解釋，比如將股票的價格波動描述成一個“不完全確定”的區間，而不是一個精確的點，這種“模糊”的視角，讓我開始重新審視那些看似簡單的投資決策背後所蘊含的復雜性。我期待這本書能為我揭示如何利用這些理論工具，更科學、更有效地應對市場的不確定性，從而做齣更明智的投資選擇。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論框架非常獨特，它為我提供瞭一種全新的視角來理解和解決投資組閤優化問題。我過去在學習相關知識時，總是被各種精確的數學模型和算法所睏擾，覺得很多理論在實際應用中顯得過於理想化。然而，這本書巧妙地引入瞭“模糊”的概念，打破瞭傳統模型對精確數據的依賴，讓我看到瞭如何處理那些模糊、不確定的信息。作者從模糊集閤論的基礎齣發，一步步構建瞭模糊優化模型，並詳細闡述瞭其在投資組閤構建中的具體應用。特彆是關於如何量化模糊的風險偏好以及如何在模糊環境下進行最優投資選擇的論述，對我啓發很大。這本書並非僅僅停留在理論層麵，而是提供瞭許多實用的方法和工具，讓我能夠將這些模糊理論轉化為可操作的投資策略。我開始期待，通過學習這本書，我能夠建立起一套更具韌性和適應性的投資組閤管理體係，從而在波動的市場中獲得更穩健的收益。

評分☆☆☆☆☆

這本書在理論深度和方法實用性之間找到瞭一個令人信服的平衡點。我特彆欣賞作者對於“模糊”概念在投資決策中應用的細緻闡述。以往對優化問題的理解，總覺得需要精確的輸入參數纔能得到精確的輸齣，但現實情況並非如此。作者通過引入模糊集閤、模糊隸屬度函數等概念，巧妙地解決瞭這個問題，為如何處理那些“半真半假”或者“介於兩者之間”的信息提供瞭強有力的理論支持。書中對各種模糊優化模型的介紹，雖然涉及瞭一些數學推導，但作者始終不忘迴歸到實際的投資應用場景，比如如何構建模糊的投資目標、如何模糊地度量風險，以及如何求解模糊的投資組閤模型。這些內容讓我看到瞭理論研究如何能夠切實地解決實際投資中的痛點。特彆是關於模糊決策理論在投資組閤選擇中的應用，讓我開始思考，原來投資不僅僅是數字的遊戲，更是關於如何在不完全信息下做齣最優選擇的藝術。我期待通過這本書，掌握一套更具彈性和適應性的投資組閤優化方法。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我仿佛經曆瞭一場思維的“升級”。我之前對投資組閤優化的理解，很大程度上局限於靜態的、確定性的模型，認為隻要數據足夠好，模型就能給齣完美答案。然而，這本書徹底顛覆瞭我的這種認知。作者深刻地指齣瞭現實世界中投資決策所麵臨的“模糊性”和“不確定性”，並用嚴謹的數學語言和生動的案例，闡釋瞭模糊集閤論和模糊邏輯在量化投資領域的強大應用潛力。從模糊數的概念入手，逐步深入到模糊綫性規劃、模糊二次規劃等一係列優化模型，讓我看到瞭如何將模糊信息轉化為可計算的數學模型。特彆是在描述模糊決策理論時，作者強調瞭它在處理主觀偏好和不完全信息方麵的優勢，這正是我在實際投資中常常遇到的睏境。這本書不僅在理論上給我帶來瞭啓發，更在方法論上給瞭我很多實質性的指導，讓我開始思考如何構建更符閤現實需求的投資組閤優化框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書讓我對“投資組閤優化”這個概念有瞭全新的認識，不再是之前腦海中那種簡單的“分散風險，選擇最優配置”的直觀想法。作者深入淺齣地剖析瞭傳統優化方法在麵對現實世界中“模糊”和“不確定”信息時的局限性，比如數據的噪音、預期的不精準，甚至是投資者的主觀偏好難以量化等問題。這部分的論述讓我深有體會，因為我常常在實際操作中發現，即使按照教科書上的方法進行瞭計算，最終的結果也未必盡如人意。書中的“模糊”視角，就像是為我打開瞭一扇新的大門，讓我明白，很多時候我們需要的不是一個絕對精確的最優解，而是一個能夠容忍一定模糊度和不確定性的“滿意解”。對模糊數、模糊關係、模糊決策等概念的介紹，雖然在初期帶來瞭一些認知上的挑戰，但作者反復強調其在投資決策中的應用，比如如何處理投資者的風險偏好這一難以量化但至關重要的因素，讓我逐漸領悟到其巨大的理論和實踐價值。我迫切想知道，如何將這些“模糊”的理論轉化為具體的投資策略，以實現更穩健的投資迴報。