论文题目：基于多目标水循环算法的股票投资组合构建研究
摘要：股票市场是中国市场经济中不可或缺的重要环节,伴随着我国经济实力的不断提升,人们的可以支配收入也日益增加,所以越来越多的人将股票投资作为理财手段。于是,如何在保证收益的前提下降低股票投资的风险成为人们关注的重点,这也正是投资组合模型所解决的关键问题。投资组合理论将股票投资问题阐述为不确定性情况下如何实现投资效用最大化的问题,即追求收益率与风险配比的最优化。但是,大多数传统的投资组合模型只将股票收盘价作为分析的变量,这仅仅是对股票涨跌的技术分析,而忽视了上市公司本身财务信息数据的重要性,忽略了股票基本分析的重要性,这会对构建的股票投资组合产生不利的影响。因此,为了克服这个缺陷,本文结合了股票的历史信息数据、上市公司财务信息数据和多目标优化算法的模型对投资组合的构建进行了研究与分析。由于我国股票市场中股票种类众多,股票质量参差不齐,于是本文根据股票的金额排名和人气意愿指标（BRAR）选股方法在我国的A股市场筛选合适的股票,并筛选出A、B、C三组共17只股票,我们以最大收益率和最小风险两方面为目标,使用多目标水循环算法（MOWCA）分别构建了未加股票权重上界的投资组合和加股票权重上界的股票投资组合;又以最大收益率,最小风险和最大违约距离三方面为目标,使用多目标水循环算法分别构建了未加股票权重上界的股票投资组合和加股票权重上界的股票投资组合;然后,本文运用提出的股票投资组合构建模型对重仓股票（000651格力电器）进行风险分散,可以大幅度降低重仓购买某一只股票时的投资风险。研究结论表明:（1）对于股票投资组合的选择问题,由于股票投资的系统风险是不可避免的,只能尽可能的降低股票投资的非系统风险,所以每个人可以根据自己的风险承受能力在股票投资组合前沿上进行选择,或者根据个人的期望收益率来选择。（2）—般情况下,股票投资组合的总收益与风险成正比,即随着总收益的增加,风险也同步增加。收益率越高的股票投资组合,违约距离越大,越不容易违约。（3）结合违约距离,收益率和风险三个方面进行股票投资组合的构建。首先要考虑的是违约距离,需要先将违约距离小于1.96（违约概率大于5%）的组合剔除,以免由于上市公司内部问题影响股票投资组合的收益。然后,要根据股票购买者的风险承受能力来选择股票的投资权重,在风险承受范围内选择收益率较高和违约距离较大的投资组合。（4）给股票投资组合中每只股票的权重设置上限,可以避免不合理的极端的股票权重的产生而影响股票投资组合的权重的分析,也可以增加投资组合中股票的多样性并有效分散股票投资风险。（5）综合未加上界的股票投资组合的构建和加上界的股票投资组合的构建的实证结果可知:A组的股票的平均收益率是三组股票中最高的、B组的股票的风险是三组股票中最低的、及C组的股票的收益率波动是三组股票中最大的,并且风险值较高。所以,追求稳健的投资者可以从B组的股票投资组合中寻找投资的权重配比,追求高收益的投资者可以从A组的股票投资组合中寻找投资的权重配比。本文提出的股票投资组合构建模型拓宽了投资组合构建的相关研究。目前,关于股票投资组合的构建大多数只使用股票的收盘价,而本文结合了通过KMV模型计算出来的上市公司违约距离数据和股票的历史收盘价数据,将上市公司的财务数据纳入到投资组合模型的构建之中,从新的角度来实现投资组合模型构建。除此以外,本文的实证研究表明,本文的模型还可以用于对重仓股票的风险分散,并能取得较好的保证收益和分散风险的效果。综上所述,本文提出的模型可以根据上市公司的内部财务信息和股票历史信息确定股票组合,能够提高投资组合的效果和稳定性,有效地规避股票投资的非系统风险,并对现实的股票投资起到一定的指导作用。
关键词：股票投资组合;KMV模型;多目标水循环算法
学科专业：统计学
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 投资组合研究现状
1.3.2 KMV模型研究现状
1.3.3 多目标优化问题研究现状
1.3.4 相关文献总结
1.4 研究内容与创新点
1.4.1 主要研究内容
1.4.2 本文的创新点
2 理论基础与研究方法
2.1 投资组合模型理论分析
2.1.1 Markowitz均值-方差模型的概念介绍
2.1.2 Markowitz均值-方差模型的实现
2.1.3 Markowitz投资组合的局限性
2.2 KMV模型理论分析
2.2.1 KMV模型相关概念介绍
2.2.2 KMV模型实现过程
2.3 多目标水循环算法(MOWCA)相关理论分析
2.4 本文的股票投资组合构建流程
3 基于多目标水循环算法的投资组合实证研究
3.1 投资组合中股票的选取
3.1.1 股票选取
3.1.2 股票的数据结构分析
3.1.3 三组股票的组内相关系数
3.2 MOWCA的参数设置与目标函数
3.2.1 MOWCA的输入变量的参数设置
3.2.2 投资组合的目标函数
3.3 基于收益率和风险的投资组合构建的实证分析
3.3.1 标准资产组合模型实证
3.3.2 加上界约束条件的标准资产组合模型实证
3.4 本章小结
4 结合多目标水循环算法与KMV模型的投资组合实证研究
4.1 目标函数设定
4.1.1 目标函数的数学表达式
4.1.2 投资组合的目标函数的伪代码
4.2 基于违约距离、收益率和风险的投资组合构建的实证分析
4.2.1 标准资产组合模型实证
4.2.2 加上界约束条件的标准资产组合模型实证
4.3 本章小结
5 投资组合构建方法的现实应用
5.1 对重仓股票进行风险分散的目标函数
5.2 对重仓股票进行风险分散的投资组合构建
6 总结
6.1 工作总结
6.2 研究展望
参考文献