第1章 绪论 1
1.1研究背景 2
1.2本书的主要内容 4
第2章 基础知识 6
2.1投资组合理论介绍 6
2.1.1投资组合选择的研究现状 7
2.1.2资产组合的收益和风险 12
2.1.3均值-方差模型 16
2.1.4投资组合的有效边界 18
2.2随机规划理论 22
2.2.1随机规划理论的发展及应用 22
2.2.2模型的一般形式和分类 33
2.2.3情景树建模 34
2.3本章小结 36
第3章 基于随机规划的股票市场情景元素生成研究 38
3.1问题背景和相关理论基础 38
3.1.1情景元素的生成模型 38
3.1.2常用的随机情景生成方法 39
3.1.3情景树的构造 46
3.2基于SV模型生成情景元素 47
3.2.1SV模型的构建 48
3.2.2SV模型的参数估计 48
3.3两种修正的情景树构造方法 49
3.3.1基于贝叶斯理论的情景概率修正方法 49
3.3.2基于数据单元的情景树构造方法 51
3.4基于主观判断的情景元素生成 53
3.4.1Black-Litterman模型简介 53
3.4.2Black-Litterman模型说明及结果 54
3.5应用实例 56
3.5.1基于SV模型构建情景树 56
3.5.2基于数据单元构造情景树 65
3.6本章小结 66
第4章 基于随机规划的多阶段组合风险度量 68
4.1基于情景树和VaR的投资组合风险度量 68
4.1.1VaR定义及计算方法 68
4.1.2基于情景树的VaR风险度量 70
4.2基于CVaR的多阶段风险度量 72
4.2.1CVaR的定义、计算及性质 72
4.2.2CVaR在投资组合中的应用及研究进展 74
4.2.3基于CVaR的多阶段组合风险度量 74
4.3基于BVaR的多阶段组合风险度量 76
4.3.1BVaR的定义、计算及性质 76
4.3.2BVaR在投资组合中的应用及研究进展 78
4.3.3基于BVaR的多阶段组合风险度量 78
4.4三种风险度量方法在投资组合中的对比分析 82
4.5本章小结 84
第5章 基于随机规划的主动型投资组合模型 86
5.1基于随机规划和回归分析的多准则多阶段投资组合模型 86
5.1.1证券市场的有效性 86
5.1.2单指数模型 87
5.1.3随机规划模型生成情景 88
5.1.4投资组合选择模型的多目标 89
5.1.5模型的一般形式 90
5.2基于随机规划和投资者行为的投资组合模型 93
5.2.1前景理论简介 94
5.2.2基础模型的构建 96
5.2.3主观概率模型的构建 98
5.2.4累积概率模型的构建 100
5.3数值算例 101
5.3.1样本数据 101
5.3.2基于随机规划和回归分析的多准则多阶段投资组合模型 102
5.3.3基于随机规划和投资者行为的投资组合模型 107
5.4本章小结 110
第6章 基于随机规划的被动型投资组合模型 112
6.1指数跟踪的研究进展 113
6.2基于随机规划和绝对偏差最小的指数跟踪模型 115
6.2.1基于样本数据的传统指数跟踪模型 115
6.2.2基于情景树建立模型 116
6.3基于随机规划和限制流动性的指数跟踪模型 119
6.3.1金融市场中的指数产品：ETF 120
6.3.2模型建立 122
6.4数值算例 123
6.4.1样本描述及传统模型结果 123
6.4.2基于随机规划和绝对偏差最小的投资组合模型 125
6.4.3基于随机规划和限制流动性的投资组合模型 127
6.5本章小结 131
第7章 总结和展望 132
参考文献 134