东北大学-博士学位中期检查报告

博士学位论文中期检查报告填表说明1、本表一、二、三、四项在导师指导下如实填写；2、学生在通过中期检查后一周内将该材料交到所在学院；3、学生入学后第四学期应完成论文中期检查，按有关规定，没有完成中期检查的学生不能申请论文答辩。复印件及其它成果)略，提出了改进的粒子群算法。(3)在不确定目前完成的研究工作占全部研究工作的70%,主要阶段性研究成果总结如下：(1)考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性，把证券收益率视为随机加权极大-极小算子考虑投资者对期望收益和目标概率的差异要求，管理学报》录用，预计2015年4月刊出。(2)在含有交易费用和最小交易单位约束的摩擦市场环境下，根据前景理论建立符合投资者心理特征的期望收益和目标概率隶属度函数，构建目标权具有代表性的研究成果已发表于国家自然科学基金委管理科学部A级重点认定期刊《系统工程理论与实践》,发表时间2014年8月。(3)考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性，把证券收益率视为随机2模糊变量。根据前景理论建立符合投资者心理特征的期望收益和目标市场存在多种类型的投资者，投资者之间存在较大的异质性，不同类型的投资者具有异质的风险态度。根据不同风险态度投资者的心理特征，设置不同的随机模糊收益率、期望收益隶属度函数和目标权重。利用正态分布的经验法则，构建证券均法把市场分为下降和上升两个阶段，研究不同风险态度投资者的投资组合差异及模型表现。研究结果表明：①投资者的风险态度会影响投资组合的结构。风险偏好投资者投资组合较为集中且偏好持有波动较大的证券，风险厌恶投资者投资组合较为分散且偏好持有波动较小的证券；②考虑投资者风险态度的随机模糊投资组合模型，能够满足资收益和风险的差异需求。在市场下降阶段，风险厌恶投资者投资组合的亏损最小且风险最小。在市场上升阶段，风险偏好投资者投资组合的盈利最大且风险最大；③考虑投资者风险态度的随机模糊投资组合模型在实际投资决策中具有可行性。具有代表性的研究成果已被国家自然科学基金委管理科学部A级重点认定期刊《运筹(4)考虑证券市场的不确定性以及投资者多期投资的要求，利用鲁棒优化方法，构法的基础上，根据种群性能的反馈信息，设计多频振动变异操作，提出改进的粒子群算法。期鲁棒投资组合模型能够满足投资者的心理预期，且在实际投资决策中具有代表性的研究成果已被国家自然科学基金委管工程理论与实践》录用，预计2015年8月刊二、根据国内外研究最新发展及项目进展情况，对哪些研究内容作了必要调整和变动(1)金融的实证研究表明，金融资产的收益特征随市场状态而波动。在此基础上，增(2)由于在实际的资产组合选择问题中，金融市场是一个摩擦市场，导致投资组合模型是一个NP-hard问题。为了增强投资组合模型在实际投资决策中的可行性，增加研究基于启发式算法的投资组合模型求解策略。(3)考虑投资者在实际的投资决策中，除了承受金融资产带来的风险外，还承受包括劳动收入、住房价格以及健康状况的不确定性所隐含的风险。增加研究考虑投资者健康状况和损失厌恶的不确定投资组合模型。(4)由于Lu的鲁棒框架在实际的投资决策中难以得到有效的参数估计，导致投资组合模型在实际投资决策中存在难以应用的问题，在研究中删除这部分3三、下一步论文工作进度安排和预期成果针对研究内容，继续进行深入的研究，并完成3篇小论文的撰写工作，具体如下：(1)考虑不同市场状态下资产收益率和风险的不对称特征，利用马尔科夫状态转换(2)考虑在实际的组合投资中，市场存在基数约束、最小交易单位和交易费用等约束条件，求解投资组合模型是一个NP-hard问题(3)考虑投资者在实际的投资决策中，除了承受金融资产带来的风险外，还承受包(1)《状态依赖和损失厌恶下的鲁棒投资组合模型及实证》,预期发表于《管理工程学(2)《基数约束和损失厌恶下的不确定投资组合模型及算法》,预期发表于《运筹与管(3)《考虑健康状况的多期不确定投资组合模型：基于损失厌恶的视角》,预期发表于四、存在问题、建议及需要说明的情况博士研究生：刘家和2014年12月16日4问题一、关于对数收益率的设置问题的解释模型实证检验时最初考虑使用一般收益率，对股票样本收益率进行正态分布检验(使用Lilliefors检验),发现在20个随机样本中有7个样本在5%的置信水平图利用鲁棒优化方法放松资产需服从正态分布的假设条件，使问题二、选取10支股票1999年1月1日至2011年12月3偏少，随机模糊性减弱，实证的说服力不强。建议用日收盘价或正如您所说，使用年收盘价会使数据偏少，导致随机模根据您的意见，对实证部分的数据进行重新选择，使用2010年1月1日日的周收盘价数据。在周收盘价数据的基础上，重新计算论文问题三、假设每支股票的收益率服从均值为模糊变量的正态随机分布?需要用数据加(1)模糊不确定性属于奈特不确定性。奈特不确定性是一种(2)在阅读大量文献的基础上，还没有发现对模糊变量进行验证的方法。利用模糊变量构建投资组合模型的论文中，均直接假设证券收益率服从本文考虑证券市场随机和模糊的双重不确定性因素，把证券量。参考文献[16],假设证券收益率服从均值为模糊变量的正态随机分布。为了提高研