多因素行为证券组合投资决策方法

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多因素行为证券组合投资决策方法

马永开, 唐小我

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马永开, 唐小我. 多因素行为证券组合投资决策方法[J]. 电子科技大学学报, 2005, 34(3): 421-424.

引用本文:

马永开, 唐小我. 多因素行为证券组合投资决策方法[J]. 电子科技大学学报, 2005, 34(3): 421-424.

MA Yong-kai, TANG Xiao-wo. Multi-Factor Decision-Making Methods for Behavioral Portfolio Choice[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2005, 34(3): 421-424.

Citation:

MA Yong-kai, TANG Xiao-wo. Multi-Factor Decision-Making Methods for Behavioral Portfolio Choice[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2005, 34(3): 421-424.

多因素行为证券组合投资决策方法

1.
电子科技大学管理学院成都 610054

基金项目:

四川省软科学重点基金资助项目(032R025-017)

作者简介:
马永开(1963-),男,硕士,教授,主要从事金融工程和微观经济分析方面的研究.

中图分类号: O224;F832.5

Multi-Factor Decision-Making Methods for Behavioral Portfolio Choice

1.
School of Management,UEST of China Chengdu 610054

摘要: 在现有的行为证券组合理论中,所建立的行为证券组合投资决策模型仅具有理论价值,无法应用于组合投资管理实践;另外其求解算法过于复杂,以至于无法解决大规模行为组合投资决策问题。考虑到因素模型能将各种证券的收益和固定的几个因素的变化联系起来,引入了因素模型对已有的行为证券组合投资决策模型进行了简化,建立了多因素行为证券组合投资决策模型,给出了其算法。
- 因素模型 /
- 行为证券组合 /
- 投资决策
Abstract: Models in the existing behavioral portfolio theory can't be applied to portfolio management because of either their idealization or their complexity. Considering that the factor-model may relate return of a security with factors predetermined, this paper sets up the multi-factor decision-making model for behavioral portfolio choice by introducing a factor model into the existing model so that the process of behavioral portfolio choice can be simplified.
- factor model /
- behavioral portfolio /
- investment decision

[1]	陈柄任, 袁淏木, 吴涵卿, 吴磊, 李鑫, 李晓瑜. 基于量子判别分析法的量子连续投资组合优化算法 . 电子科技大学学报, 2023, 52(6): 802-808. doi: 10.12178/1001-0548.2022109
[2]	吴涵卿, 袁淏木, 陈柄任, 吴磊, 李鑫, 李晓瑜. 量子近似优化算法在投资组合优化中的应用 . 电子科技大学学报, 2023, 52(5): 642-648. doi: 10.12178/1001-0548.2022019
[3]	赵倩文, 吴晔, 王胜烽. 人在社交网络中的投资行为研究 . 电子科技大学学报, 2018, 47(2): 298-302. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.02.022
[4]	丁哲, 秦臻, 郑文韬, 秦志光. 基于移动用户浏览行为的推荐模型 . 电子科技大学学报, 2017, 46(6): 907-912. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.06.020
[5]	王丹琛, 张仕斌, 徐扬, 许宁. 基于业务用户行为的计算机动态取证评估模型研究 . 电子科技大学学报, 2015, 44(6): 921-927. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.06.022
[6]	卢扬, 樊超, 韩筱璞, 荣智海. 签到行为的可预测性及影响因素分析 . 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 163-171. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.001
[7]	马义德, 冯晓文, 绽琨, 赵荣昌, 李小军. 预防性反馈PCNN模型及在组合优化问题中的应用 . 电子科技大学学报, 2013, 42(5): 740-744. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.018
[8]	胡柏初, 胡刚, 胡朝华, 青松, 李明伟, 彭超. 基于灰色预测的电网基建投资测算模型 . 电子科技大学学报, 2013, 42(6): 890-894. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.015
[9]	阳小龙, 张敏, 胡武生, 徐杰, 隆克平. 基于尖点突变模型的IP网络异常行为检测方法 . 电子科技大学学报, 2011, 40(6): 892-897. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.017
[10]	李明玉, 何松柏. 基于多通道IQRD-RLS算法的功率放大器行为模型 . 电子科技大学学报, 2010, 39(5): 716-719,730. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.015
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多因素行为证券组合投资决策方法

1. 电子科技大学管理学院成都 610054

基金项目:

四川省软科学重点基金资助项目(032R025-017)

作者简介:
马永开(1963-),男,硕士,教授,主要从事金融工程和微观经济分析方面的研究.

收稿日期: 2004-12-27
刊出日期: 2005-06-15

中图分类号: O224;F832.5

关键词:

摘要: 在现有的行为证券组合理论中,所建立的行为证券组合投资决策模型仅具有理论价值,无法应用于组合投资管理实践;另外其求解算法过于复杂,以至于无法解决大规模行为组合投资决策问题。考虑到因素模型能将各种证券的收益和固定的几个因素的变化联系起来,引入了因素模型对已有的行为证券组合投资决策模型进行了简化,建立了多因素行为证券组合投资决策模型,给出了其算法。

English Abstract

马永开, 唐小我. 多因素行为证券组合投资决策方法[J]. 电子科技大学学报, 2005, 34(3): 421-424.

引用本文:

马永开, 唐小我. 多因素行为证券组合投资决策方法[J]. 电子科技大学学报, 2005, 34(3): 421-424.

MA Yong-kai, TANG Xiao-wo. Multi-Factor Decision-Making Methods for Behavioral Portfolio Choice[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2005, 34(3): 421-424.

Citation:

MA Yong-kai, TANG Xiao-wo. Multi-Factor Decision-Making Methods for Behavioral Portfolio Choice[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2005, 34(3): 421-424.

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