基于var的证券投资组合优化模型

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1、本科毕业论文题目:基于VAR的证券投资组合优化模型院别信息管理学院学生姓名周洁学号0031800年级03级专业管理科学指导教师刘满凤职称教授二OO七年五月33论文独创性声明本人声明,所呈交的学位论文系在导师指导下本文独立完成的研究成果。文中认法引用他人的成果,均已做出明确标注或得到许可。论文内容未包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果,也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成果。本文如违反上述声明,愿意承担以下责任和后果:1.交回学校授予的学位证书;2.学校可在相关媒体上对作者本人的行为进行通报;3.本文按照学校规定的方式,对因不当取得学位给学校造成的名

2、誉损害,进行公开道歉;4.本人负责因论文成果不实产生的法律纠纷。论文作者签名:日期:年月日3333摘要VAR(ValueatRisk)是一个在当前的金融市场条件下,各种不同的风险测量一个确定投资的获利的重要方法。本文在简要介绍了证券投资有关的概念、投资组合风险、VAR概念及计算方法后,在经典的Markowitz均值-方差模型的基础上,加入了VAR约束,研究了基于VAR约束的证券投资组合决策优化模型及它的几何算法,并从VAR模型的数学特性上进行分析,得出了假定给定一个可接受的VAR,如何确定一组给定的证券的投资组合的最大收益,并且同时满足相关的约束条件。假设市场

3、条件是变化的,如何在保证给定投资组合的条件下,在给定VAR范围内,重新获得一个投资组合。本文的最后部分是对我国股票市场不允许卖空的前提下,从沪深股市上选择了6只股票进行实证分析,运用树形算法得出确定最大预期损失的证券投资组合,并在此基础上提出了对我国股市发展的建议。【关键词】投资组合VAR几何算法树形算法33PortfolioOptimizationModelwithVaRConstraintsZhouJieAbstractAtthepresentoffinancemarket,VARisanimportantmethodofensuringinvestmen

4、tprofitsamongvariesofriskmeasurements.Thispaper,firstofall,introducessomeconceptsaboutinvestmentofnegotiablesecurities,theriskofinvestmentcombination,theconceptofVARandthemeasuresofcalculation.OnthebasisoftheclassicalMarkowitzmean-variancemodel,thispaperaddstheVARrestrict,researches

5、theoptimizingmodelofcombinationofnegotiablesecuritiesinvestmentundertherestrictionofVARandanalyzesVARmodelonthemathematicscharacteristiconthebasisofthemodelofMarkowitzmean-variance.UnderaacceptableVAR,byanalyzingthemathematicscharacteristicofVARmodel,thispapercomestoaconclusionhowto

6、confirmthemaxincomeofacombinationofnegotiablesecuritiesinvestmentandsatisfiestherelativeconditionsofrestrictionatthesametime.Supposedthemarketconditioncanbechanged,howtoacquireanewcombinationinvestmentunderthegivenconditionandthegivenscopeofVARisdiscussed.Attheendofthisthesis,onthec

7、onditionofourcountry’sstockmarket,premisingitdoesn’tallowtooversell,sixstockswithgoodoutstandingachievementarechosentodoanempiricalanalyzing.Makinguseofthetreearithmetic,thestudyachievesacombinationofnegotiablesecuritiesinvestmentofafixinganticipatemaxlosing,andonthebasisofthis,some

8、suggestionesonthede

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