控制最坏收益的优化投资组合
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 导论 | 第9-29页 |
| ·投资组合理论发展 | 第9-11页 |
| ·VaR介绍 | 第11-22页 |
| ·VaR的原理 | 第12页 |
| ·VaR的计算 | 第12-14页 |
| ·VaR的分布 | 第14-16页 |
| ·利用Dalta-正态分布计算 VaR | 第16-17页 |
| ·利用现金流映射计算VaR | 第17-19页 |
| ·VaR的优点、作用及应用 | 第19-20页 |
| ·VaR的研究成果及现状 | 第20-21页 |
| ·VaR的缺陷 | 第21-22页 |
| ·ES介绍 | 第22-28页 |
| ·ES的计算方法 | 第23-24页 |
| ·APARCH(p,q)模型 | 第24-25页 |
| ·时变风险值VaR和ES的估计 | 第25-27页 |
| ·返回检验方法 | 第27页 |
| ·ES的缺陷 | 第27-28页 |
| ·本文所要解决的问题 | 第28-29页 |
| 第二章 证券收益特点描述 | 第29-34页 |
| ·收益和风险 | 第29-34页 |
| ·单个证券的收益和风险 | 第29页 |
| ·投资组合的收益和风险 | 第29-30页 |
| ·分散化 | 第30-32页 |
| ·最优组合 | 第32-34页 |
| 第三章 遗传算法和随机模拟 | 第34-48页 |
| ·遗传算法 | 第34-44页 |
| ·遗传算法概述 | 第34-35页 |
| ·全局优化问题 | 第35-36页 |
| ·遗传算法的基本描述 | 第36-42页 |
| ·约束空间的处理方法 | 第42-43页 |
| ·遗传算法的特点 | 第43-44页 |
| ·随机模拟 | 第44-48页 |
| ·随机模拟概述 | 第44页 |
| ·随机模拟的基本思想 | 第44-45页 |
| ·随机数的产生 | 第45-48页 |
| 第四章 优化投资组合模型 | 第48-55页 |
| ·模型一 | 第48-52页 |
| ·建模背景 | 第48-49页 |
| ·建模思想 | 第49页 |
| ·优化模型 | 第49-51页 |
| ·基本假设 | 第49-50页 |
| ·基本资产 | 第50页 |
| ·模型及目标 | 第50-51页 |
| ·模型推导过程 | 第51-52页 |
| ·模型二 | 第52-55页 |
| ·建模背景 | 第52页 |
| ·优化模型 | 第52-55页 |
| ·基本假设 | 第52页 |
| ·基本资产 | 第52-53页 |
| ·模型及目标 | 第53-55页 |
| 第五章 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第59页 |
