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    基于分目標(biāo)乘除法的雙目標(biāo)投資組合模型

    2011-09-26 09:10:12趙俊峰李榮鈞
    統(tǒng)計(jì)與決策 2011年18期
    關(guān)鍵詞:模型

    鄧 雪,趙俊峰,李榮鈞

    Markowitz[1]于1952年最早提出了關(guān)于投資組合的均值-方差模型,它是金融投資定量化研究的開(kāi)端,成為金融投資理論研究的主要論題和決策實(shí)踐的重要工具。在該模型中,用預(yù)期收益來(lái)衡量投資組合的收益,用預(yù)期收益的方差來(lái)衡量投資組合的風(fēng)險(xiǎn)。Sharpe[2]和Perold[3]研究了如何求解均值-方差模型,并提出了一些解決有效投資組合問(wèn)題的手段和算法。陳國(guó)華[4]等用區(qū)間數(shù)來(lái)描述證券的期望收益率和風(fēng)險(xiǎn)損失率,建立區(qū)間數(shù)模糊證券投資組合模型,利用區(qū)間數(shù)知識(shí)把區(qū)間規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為參數(shù)線性規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行求解。羅黨[5]等以灰色系統(tǒng)理論和概率論為基礎(chǔ),探討了含有區(qū)間數(shù)的組合投資決策問(wèn)題,提出了具有交易費(fèi)用的灰色組合投資模型的有效解及其臨界最優(yōu)解和均值化最優(yōu)解的概念。而本文是在基于Markowitz投資組合的均值-方差理論下,構(gòu)建一個(gè)投資組合預(yù)期收益率在一定范圍的雙目標(biāo)混合投資組合摸型,同時(shí)采用分目標(biāo)乘除法來(lái)求解該模型。一實(shí)際算例表明:本文所構(gòu)建的模型和所采用的方法是有效的。

    1 雙目標(biāo)投資組合模型

    假設(shè)投資者選擇了n種可投資的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)進(jìn)行組合投資。為方便起見(jiàn),記:

    R=[r1r2…rn]T是風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的期望收益向量;

    V=(σij)n×n是風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益的協(xié)方差陣;

    x=[x1x2…xn]T是風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資比例向量;

    l=[1 1…1]T是分量全部為1的向量;

    L,U分別表示投資比例向量的下限和上限.

    這里,(T)表示矩陣的轉(zhuǎn)置,所有不帶有(T)的向量都是列向量,那么資產(chǎn)組合的期望收益是r(x)=RTx,風(fēng)險(xiǎn)是σ2(x)=xTVx。要求投資者的期望收益達(dá)到μ以上,那么可以構(gòu)建如下的雙目標(biāo)投資組合模型:

    2 分目標(biāo)乘除法介紹[6]

    2.1 分目標(biāo)乘除法基本思想

    雙目標(biāo)混合最優(yōu)化模型如下:

    其中,X為可行域.分目標(biāo)乘除法的主要特點(diǎn)是:將模型中的各分目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行相除處理后,在可行域上進(jìn)行求解。為了使模型(2)中的目標(biāo)函數(shù) f1(x)極小化,f2(x)極大化,可以考慮讓目標(biāo)函數(shù) f2(x)的倒數(shù)極小化。因此,求解模型(2)可以歸結(jié)為求解在可行域X上極小化乘除分目標(biāo)函數(shù),即求解

    的問(wèn)題。由上述數(shù)值極小化問(wèn)題所得的最優(yōu)解,顯然是使位于分子的目標(biāo)取盡可能小的值,并且使位于分母的目標(biāo)取盡可能大的值。

    表1 參數(shù)μ的不同取值的最優(yōu)解

    以上方法實(shí)際上是對(duì)模型(2)構(gòu)造了評(píng)價(jià)函數(shù)

    圖1 投資組合模型(6)的有效邊界

    為了使(4)是有意義的,一般要求各目標(biāo)函數(shù)在可行域X上均取正值。上述利用分目標(biāo)相除來(lái)求解模型(2)的方法叫做分目標(biāo)乘除法。

    模型(1)中的兩個(gè)分目標(biāo)函數(shù)都是取正值的。分目標(biāo)乘除法運(yùn)用在模型(1)的求解上的經(jīng)濟(jì)意義為:?jiǎn)挝皇找嫠惺艿淖钚★L(fēng)險(xiǎn)。

    2.2 分目標(biāo)乘除法計(jì)算步驟

    Step1:分目標(biāo)乘除法.檢驗(yàn)各目標(biāo)函數(shù)在可行域X上是否取值為正。若大于零,則進(jìn)行step2;否則,選取某實(shí)數(shù)M>0,使

    并令 fi(x):=fi(x)+M(i=1,2),進(jìn)行step2.Step2:極小化分目標(biāo)乘除問(wèn)題。求解模型(3)

    的最優(yōu)解為x,則x即為模型(2)的有效解.

    3 應(yīng)用研究

    現(xiàn)考慮5種證券的投資組合問(wèn)題,其收益率的協(xié)方差矩陣為:

    其中,

    要求投資組合預(yù)期收益達(dá)到μ以上。那么應(yīng)用模型(1),得到如下的雙目標(biāo)規(guī)劃模型(5)。再根據(jù)分目標(biāo)乘除法來(lái)求解上述模型:

    Step1:分目標(biāo)正值化:根據(jù)實(shí)際意義,分目標(biāo)函數(shù)在定義域上取值均大于零。

    Step2:極小化分目標(biāo)乘除問(wèn)題。求解模型(6).

    對(duì)于參數(shù)μ的不同取值,可得不同的最優(yōu)解x(見(jiàn)表1)。根據(jù)表1中的數(shù)據(jù),可得模型(6)的有效邊界(見(jiàn)圖1)。

    4 結(jié)論

    本文構(gòu)建了一個(gè)雙目標(biāo)投資組合模型,并采用分目標(biāo)乘除法求解該模型。最后給出一具體算例表明本文構(gòu)建的模型和所采用的算法是有效的,其經(jīng)濟(jì)意義為:?jiǎn)挝皇找嫦碌娘L(fēng)險(xiǎn)極小化。并且對(duì)于預(yù)期收益參數(shù)μ的不同值,有不同的最優(yōu)解。

    表1的數(shù)據(jù)表明:

    (1)當(dāng)μ≤0.10時(shí),得到的最優(yōu)解和對(duì)應(yīng)的收益和風(fēng)險(xiǎn)值是不變的,即:

    這個(gè)約束條件為冗余條件,對(duì)于求解沒(méi)有限定意義的。

    (2)當(dāng)μ≥0.16時(shí),在可行域范圍內(nèi)沒(méi)有可行解。

    (3)當(dāng)μ在0.11和0.15之間取不同的值時(shí),有不同的最2優(yōu)解。并且當(dāng)μ變大時(shí),目標(biāo)函數(shù) ,風(fēng)險(xiǎn)σ,標(biāo)準(zhǔn)差σ,收益r都在變大,即都為μ的增函數(shù)。

    (4)當(dāng)μ=0.13,0.14,0.15時(shí),x1=0.0550和x5=0.1850都達(dá)到了投資比例的下限,而x4=0.2500達(dá)到了投資比例的上限。

    (5)當(dāng)μ=0.11,0.12時(shí),x2=0.3250達(dá)到了投資比例的上限,而x5=0.1850達(dá)到了投資比例的下限。

    圖1表明模型(6)的有效邊界:隨著標(biāo)準(zhǔn)差σ的增加,收益r也在增加。并且圖1中的有效邊界類(lèi)似開(kāi)口向右的半根拋物曲線。

    [1]Markowitz H.Portfolio Selection[J].Journal of Finance,1952,(7).

    [2]Sharpe W F.Capital Asset Process:a Theory of Marker Equilibrium Under Condition of Risk[J].Journal of Finance,1964,(19).

    [3]Perold A F.Large-scale Portfolio Optimization[J].Management Science,1984,(30).

    [4]陳國(guó)華,陳收,汪壽陽(yáng).區(qū)間數(shù)模糊投資組合模型[J].系統(tǒng)工程,2007,25(8).

    [5]羅黨,陳東升.一類(lèi)灰色組合投資決策方法[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2005,35(5).

    [6]胡毓達(dá).實(shí)用多目標(biāo)最優(yōu)化[M].上海:上海科學(xué)技術(shù)出版社,1990.

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