模糊投资组合优化：理论与方法 9787040178937 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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房勇，汪寿阳 著

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• 投资组合优化
• 模糊数学
• 金融工程
• 风险管理
• 决策分析
• 运筹学
• 优化算法
• 不确定性
• 金融数学
• 量化投资

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040178937

商品编码：29784203993

包装：平装

出版时间：2005-11-01

基本信息

书名：模糊投资组合优化：理论与方法

定价：27.00元

作者：房勇,汪寿阳

出版社：高等教育出版社

出版日期：2005-11-01

ISBN：9787040178937

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.281kg

编辑推荐

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内容提要

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本书主要是作者近几年来在模糊投资决策分析领域的研究工作的总结，另外也介绍了该领域其他一些学者的重要研究进展。不确定性是决策分析研究中的主要的困难所在。事件的不确定性主要有两种不同的表现形式：*性和模糊性。投资组合选择是投资者在不确定环境下的投资决策问题。自从1952年马柯维茨运用数量化方法创立了证券投资组合理论，50多年来，*不确定性环境下的投资组合选择问题的研究已经发展得相当完善。然而，对于投资决策中模糊不确定性的研究却比较少。近几年证券市场中的模糊不确定性逐渐被人们所认识和关注，基于模不确定性的投资组合选择问题的研究正在成为学术界开始关注的重要研究领域之一。作者运用模糊数学和*化方法等工具对证券投资组合选择问题进行了系统深入的研究，试图为投资决策分析建立一种新的分析框架。针对中国证券市场，作者提出了若干有实践价值的投资组合选择模型，并且采用中国证券市场的数据对模型给出了应用实例。
本书可供从事金融数学、金融工程和金融管理研究的科研人员，从事实际投资决策的专业人员以及有关专业的高等院校师生阅读参考。

目录

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章 绪论
1.1　投资组合选择的研究现状
1.2　本书的主要内容
第二章 带模糊流动性约束的投资组合选择
2.1　引言
2.2　极大极小半偏差风险函数.
2.3　证券的模糊流动性
2.4　模型的建立与求解
2.5　应用实例
2.6　小结与讨论
第三章 基于模糊决策的投资组合选择
3.1　引言
3.2　模糊决策理论与极大化决策原则
3.3　Ramaswamy模型
3.4　LeSn—Liern-Vercher模型
3.4.1　标准投资组合选择模型
3.4.2　约束条件的模糊化
3.4.3　模糊投资组合选择模型
3.4.4　应用实例
3.5　基于模糊决策的均值半偏差模型
3.5.1　模型的构造与求解
3.5.2　应用实例
　3.6　小结与讨论
第四章　基于区间规划的投资组合选择
4.1　引言
4.2　有关区间数的符号与定义
4.3　证券期望收益率区间的估计方法
4.4　区间二次规划投资组合选择模型
4.4.1　清晰数投资组合模型
4.4.2　区间数投资组合选择模型
4.4.3　数值算例
　4.5　区间线性规划投资组合选择模型
4.5.1　模型的建立
4.5.2　两种求解方法
4.5.3　应用实例
4.6　Parra-Terol—Uria目标规划模型
4.7　小结与讨论
第五章 基于可能性理论的投资组合选择
5.1　引言
5.2　Tanaka-Gu0中心差值模型
5.2.1　证券收益的可能性分布
5.2.2　模型的建立
5.2.3　应用实例
5.3　摩擦市场的中心差值模型
5.3.1　可能性分布估计的半正定规划方法
5.3.2　模型的建立
5.3.3　应用实例
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　数值算例
5.5　小结与讨论
第六章　跟踪指数模糊投资组织选择
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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模糊投资组合优化：理论与方法 前言 在瞬息万变的金融市场中，投资决策的制定面临着前所未有的复杂性和不确定性。传统的投资组合优化方法，虽然在理论上提供了严谨的框架，却常常因为过度依赖精确的输入参数和对未来走势的线性假设，而难以应对现实世界中普遍存在的模糊性和非线性特征。投资者不仅要面对数据的不完整、不精确，还要考虑主观判断、市场情绪以及突发事件等难以量化的因素。正是在这样的背景下，模糊数学应运而生，为解决投资组合优化中的模糊性问题提供了强有力的工具。 本书《模糊投资组合优化：理论与方法》正是聚焦于这一前沿领域，深入探讨如何运用模糊理论和方法来构建更具鲁棒性、更贴近现实的投资组合。本书旨在为研究人员、金融分析师、基金经理以及对量化投资感兴趣的学生提供一个全面而深入的理论指导和实践框架。我们将从模糊集理论的基础出发，逐步引导读者理解其在投资领域的应用，最终掌握一套能够有效处理不确定性、提高投资决策质量的优化模型和算法。 第一部分：模糊数学基础及其在金融中的应用 在深入探讨模糊投资组合优化之前，理解模糊数学的基本概念至关重要。传统的集合论使用“属于”或“不属于”的二元逻辑来定义集合，而模糊集合则引入了“隶属度”的概念，允许元素以不同程度地属于一个集合。这意味着，在现实世界中，许多概念并非非此即彼，而是存在一个模糊的边界。例如，用“高收益”来描述一个投资，我们很难给出一个精确的数值界限，模糊集合的隶属度函数则能很好地捕捉这种模糊性。 本书的第一部分将详细介绍模糊集、模糊数、模糊关系、模糊逻辑等核心概念。我们将解释如何定义模糊数来表示不确定的数值，例如风险水平、收益预期等，并介绍模糊集合的各种运算，如模糊并、模糊交、模糊补等，这些运算在构建模糊模型时扮演着关键角色。 接着，我们将探讨模糊数学在金融领域的初步应用。这包括如何利用模糊逻辑来描述市场情绪，如“看涨”、“看跌”、“中性”等，以及如何使用模糊集来界定不同风险等级的资产。我们还将介绍一些基础的模糊金融模型，例如基于模糊逻辑的交易规则，以及如何利用模糊系统来模拟市场行为。这些基础知识为理解后续更复杂的投资组合优化模型奠定了坚实的基础。 第二部分：模糊投资组合优化模型 本部分是本书的核心，我们将聚焦于将模糊数学的强大工具应用于投资组合优化问题。传统的投资组合优化，如均值-方差模型，往往假设收益和风险是精确已知的，并采用均值和方差来度量。然而，在实际操作中，收益的期望值和风险的度量往往是模糊的、不确定的。 我们将从构建模糊的期望收益和模糊的风险度量入手。例如，使用模糊数来表示未来股票的收益预期，并引入模糊的方差或模糊的风险度量，如模糊值置信区间。接着，我们将介绍如何将这些模糊参数整合到优化模型中。 本书将详细介绍多种模糊投资组合优化模型，包括： 1. 基于模糊数规划的模型： 这一类模型将优化问题转化为模糊规划问题。我们将介绍如何将模糊的约束条件（如期望收益不低于某个模糊阈值）和模糊的目标函数（如最大化模糊收益）转化为可求解的数学模型。这通常涉及到将模糊数转化为多个经典规划问题，并采用某种聚合或汇总方法来得到最终的投资组合。 2. 基于模糊逻辑和规则的模型： 这种方法侧重于利用模糊逻辑来描述投资者的偏好和市场规则。例如，我们可以定义一系列的模糊规则，如“如果资产A的预期收益非常高且风险较低，则增加其在投资组合中的权重”。通过模糊推理引擎，可以根据当前的市场信息和投资者的模糊偏好，动态地调整投资组合的构成。 3. 基于模糊集和满意度度量的模型： 这一类模型将投资组合优化视为一个寻求最大化整体满意度的过程。我们将引入模糊满意度函数，该函数衡量投资组合在收益、风险、流动性等多个目标上的表现，并为投资者提供一个综合的评价。优化目标是找到使总体满意度最高的投资组合。 4. 鲁棒性优化与模糊性的结合： 许多模型会考虑在模糊参数存在的情况下，如何获得鲁棒的投资组合。我们将探讨如何通过考虑最坏情况下的模糊参数，来设计对不确定性具有更高适应性的投资组合。 在介绍每种模型时，我们都会详细阐述其背后的数学原理、构建步骤以及适用场景。我们将分析不同模型在处理模糊性方面的优势与局限，以及它们在实际应用中可能遇到的挑战。 第三部分：模糊投资组合优化算法与实现 有了理论模型，如何有效地求解这些模型并将其应用于实际投资决策是关键。本部分将聚焦于模糊投资组合优化算法的设计与实现。 我们将探讨求解模糊规划问题的经典算法，例如基于α-割（alpha-cut）的方法，它将模糊约束转化为一系列确定的约束，从而可以使用传统的线性规划或二次规划求解器。我们还会介绍一些启发式算法和元启发式算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，它们在处理大规模或非线性的模糊优化问题时表现出较好的性能。 此外，本书还将讨论模糊系统在投资组合优化中的实现细节。这包括如何构建模糊控制器、设计模糊推理规则以及进行模糊隶属度函数的学习和调整。我们将通过具体的例子，展示如何利用这些算法来构建和优化一个模糊投资组合。 对于有编程基础的读者，我们还将提供一些关于如何利用常见的编程语言（如Python、MATLAB）和相关库（如SciPy、Fuzzy Logic Toolbox）来实现这些模糊优化模型的指导。虽然本书不直接提供代码，但会给出算法的伪代码和关键的实现思路，帮助读者将理论知识转化为实际应用。 第四部分：案例研究与进阶主题 为了更好地理解模糊投资组合优化在实践中的应用，本部分将通过具体的案例研究来展示理论模型的有效性。我们将选取不同类型的资产（如股票、债券、房地产）和不同风险偏好的投资者，来构建和分析模糊投资组合。 例如，我们可以构建一个包含股票和债券的投资组合，并使用模糊数来表示其未来的收益和风险。通过应用我们介绍的模糊优化模型和算法，来确定最优的资产配置比例。我们将分析不同模糊参数的变化对投资组合的影响，并探讨如何根据市场情况动态调整组合。 此外，本书还将触及一些进阶主题，为有兴趣的读者提供进一步研究的方向： 多目标模糊投资组合优化： 如何同时优化多个模糊目标，如收益、风险、流动性、社会责任投资（SRI）等。 动态模糊投资组合优化： 考虑时间序列数据的模糊性，以及如何在不同时间点动态地调整投资组合。 模糊贝叶斯投资组合优化： 将模糊理论与贝叶斯统计方法相结合，以更有效地处理不确定性。 与其他不确定性处理方法的比较： 将模糊优化与其他常用的不确定性处理方法，如随机优化、情景分析等进行比较，分析各自的优劣。 结论 《模糊投资组合优化：理论与方法》力求成为一本内容全面、理论扎实、方法实用的参考书。我们希望通过本书的深入探讨，能够帮助读者建立起对模糊投资组合优化的深刻理解，掌握有效的理论工具和实践方法。在日益复杂多变的金融市场中，能够有效处理不确定性，将是投资者取得成功的关键。本书旨在为您提供应对这一挑战的有力武器，引领您走向更理性、更高效的投资决策之路。 致谢 本书的完成离不开众多前辈和同行的学术研究，也离不开各位在学术和实践中给予的宝贵建议。 参考文献 （此处将列出本书引用的相关学术文献）

评分☆☆☆☆☆

这本书让我对“投资组合优化”这个概念有了全新的认识，不再是之前脑海中那种简单的“分散风险，选择最优配置”的直观想法。作者深入浅出地剖析了传统优化方法在面对现实世界中“模糊”和“不确定”信息时的局限性，比如数据的噪音、预期的不精准，甚至是投资者的主观偏好难以量化等问题。这部分的论述让我深有体会，因为我常常在实际操作中发现，即使按照教科书上的方法进行了计算，最终的结果也未必尽如人意。书中的“模糊”视角，就像是为我打开了一扇新的大门，让我明白，很多时候我们需要的不是一个绝对精确的最优解，而是一个能够容忍一定模糊度和不确定性的“满意解”。对模糊数、模糊关系、模糊决策等概念的介绍，虽然在初期带来了一些认知上的挑战，但作者反复强调其在投资决策中的应用，比如如何处理投资者的风险偏好这一难以量化但至关重要的因素，让我逐渐领悟到其巨大的理论和实践价值。我迫切想知道，如何将这些“模糊”的理论转化为具体的投资策略，以实现更稳健的投资回报。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就散发出一种沉稳而专业的学术气息，那种略带磨砂质感的纸张，配合深邃的蓝色调，仿佛预示着即将进入一个严谨而富有挑战性的知识领域。拿到手中，沉甸甸的重量也让人对内容的充实度充满了期待。翻开扉页，精炼的文字和清晰的排版立即让人感到舒适，尽管我对“模糊集合论”和“优化算法”等概念还不是非常熟悉，但作者一开始就以通俗易懂的语言引入了“不确定性”在金融投资中的普遍存在，并巧妙地将其与“模糊”的概念联系起来，这让我觉得书中的内容并非遥不可及，而是能够通过循序渐进的学习来掌握的。尤其是在介绍模糊集合和模糊逻辑时，作者并没有直接抛出复杂的数学公式，而是通过一些形象化的比喻和实际的投资场景来解释，比如将股票的价格波动描述成一个“不完全确定”的区间，而不是一个精确的点，这种“模糊”的视角，让我开始重新审视那些看似简单的投资决策背后所蕴含的复杂性。我期待这本书能为我揭示如何利用这些理论工具，更科学、更有效地应对市场的不确定性，从而做出更明智的投资选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论框架非常独特，它为我提供了一种全新的视角来理解和解决投资组合优化问题。我过去在学习相关知识时，总是被各种精确的数学模型和算法所困扰，觉得很多理论在实际应用中显得过于理想化。然而，这本书巧妙地引入了“模糊”的概念，打破了传统模型对精确数据的依赖，让我看到了如何处理那些模糊、不确定的信息。作者从模糊集合论的基础出发，一步步构建了模糊优化模型，并详细阐述了其在投资组合构建中的具体应用。特别是关于如何量化模糊的风险偏好以及如何在模糊环境下进行最优投资选择的论述，对我启发很大。这本书并非仅仅停留在理论层面，而是提供了许多实用的方法和工具，让我能够将这些模糊理论转化为可操作的投资策略。我开始期待，通过学习这本书，我能够建立起一套更具韧性和适应性的投资组合管理体系，从而在波动的市场中获得更稳健的收益。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我仿佛经历了一场思维的“升级”。我之前对投资组合优化的理解，很大程度上局限于静态的、确定性的模型，认为只要数据足够好，模型就能给出完美答案。然而，这本书彻底颠覆了我的这种认知。作者深刻地指出了现实世界中投资决策所面临的“模糊性”和“不确定性”，并用严谨的数学语言和生动的案例，阐释了模糊集合论和模糊逻辑在量化投资领域的强大应用潜力。从模糊数的概念入手，逐步深入到模糊线性规划、模糊二次规划等一系列优化模型，让我看到了如何将模糊信息转化为可计算的数学模型。特别是在描述模糊决策理论时，作者强调了它在处理主观偏好和不完全信息方面的优势，这正是我在实际投资中常常遇到的困境。这本书不仅在理论上给我带来了启发，更在方法论上给了我很多实质性的指导，让我开始思考如何构建更符合现实需求的投资组合优化框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论深度和方法实用性之间找到了一个令人信服的平衡点。我特别欣赏作者对于“模糊”概念在投资决策中应用的细致阐述。以往对优化问题的理解，总觉得需要精确的输入参数才能得到精确的输出，但现实情况并非如此。作者通过引入模糊集合、模糊隶属度函数等概念，巧妙地解决了这个问题，为如何处理那些“半真半假”或者“介于两者之间”的信息提供了强有力的理论支持。书中对各种模糊优化模型的介绍，虽然涉及了一些数学推导，但作者始终不忘回归到实际的投资应用场景，比如如何构建模糊的投资目标、如何模糊地度量风险，以及如何求解模糊的投资组合模型。这些内容让我看到了理论研究如何能够切实地解决实际投资中的痛点。特别是关于模糊决策理论在投资组合选择中的应用，让我开始思考，原来投资不仅仅是数字的游戏，更是关于如何在不完全信息下做出最优选择的艺术。我期待通过这本书，掌握一套更具弹性和适应性的投资组合优化方法。