第1章 绪论 1
1.1 问题的提出 1
1.1.1 经典金融理论面临挑战 1
1.1.2 行为金融理论对经典金融理论假设的修正 2
1.1.3 研究基于损失厌恶的投资组合问题的必要性 4
1.2 研究目的与研究意义 5
1.2.1 研究范围界定 5
1.2.2 研究目的 6
1.2.3 研究意义 6
1.3 研究思路、研究内容与研究方法 8
1.3.1 研究思路和研究内容 8
1.3.2 研究方法 10
1.4 本书章节安排 12
1.5 本书创新性工作说明 13
第2章 相关研究文献综述 14
2.1 传统投资组合理论研究 14
2.1.1 投资组合理论的起源 14
2.1.2 投资组合理论的发展 15
2.2 基于行为金融的投资组合理论研究 18
2.2.1 基于行为金融的投资组合理论研究的兴起与发展 18
2.2.2 关于损失厌恶特征的研究 19
2.2.3 关于损失厌恶与金融市场异象的研究 22
2.2.4 关于损失厌恶的最优投资决策研究 23
2.2.5 关于损失厌恶的其他应用研究 26
2.2.6 关于模糊厌恶的研究 27
2.3 对已有研究的贡献和不足的总结 29
2.3.1 主要贡献 29
2.3.2 不足之处及对本书研究的启示 30
2.4 本章小结 31
第3章 考虑损失厌恶的投资组合问题的理论基础 32
3.1 期望效用理论 32
3.1.1 期望效用理论的基本概述 32
3.1.2 基于期望效用理论的传统投资组合模型 35
3.2 前景理论 39
3.2.1 前景理论的基本概述 39
3.2.2 损失厌恶效用函数 41
3.3 本章小结 50
第4章 股票市场中投资者的损失厌恶特征研究 51
4.1 问题的提出 51
4.2 损失厌恶效用参数的推导证明 52
4.2.1 损失厌恶效用参数的设定 52
4.2.2 收益曲率和损失曲率关系推导 53
4.2.3 损失厌恶系数推导 56
4.3 实证分析 57
4.3.1 数据选取与实证设计 57
4.3.2 收益曲率和损失曲率的关系 59
4.3.3 投资者的损失厌恶系数估计 62
4.4 本章小结 65
第5章 基于CVaR的多阶段损失厌恶投资组合优化模型研究 67
5.1 问题的提出 67
5.2 模型构建 69
5.2.1 多阶段损失厌恶效用函数 69
5.2.2 多阶段CVaR度量 71
5.2.3 基于CVaR的多阶段损失厌恶投资组合模型 71
5.2.4 多阶段均值-CVaR投资组合模型 72
5.3 基于变邻域的混合遗传算法设计 73
5.3.1 编码及适应值函数 73
5.3.2 初始化种群 74
5.3.3 自适应遗传算子 74
5.3.4 变邻域搜索（VNS） 75
5.3.5 本章VNS-HGA算法流程 77
5.4 实证分析 77
5.4.1 数据选取 78
5.4.2 计算过程与结果 79
5.4.3 结果分析 82
5.4.4 稳健性检验 84
5.4.5 算法有效性分析 87
5.5 本章小结 88
第6章 连续时间下损失厌恶投资组合优化模型研究 90
6.1 问题的提出 90
6.2 模型 91
6.2.1 基本假定 91
6.2.2 连续时间的随机贴现因子 92
6.2.3 模型构建 93
6.2.4 模型求解 94
6.2.5 预期最优期末财富 98
6.3 算例分析 100
6.3.1 最优风险资产权重 100
6.3.2 预期最优期末财富 103
6.4 本章小结 107
第7章 基于损失厌恶和模糊厌恶的分布鲁棒优化模型研究 108
7.1 问题的提出 108
7.2 模型构建 109
7.3 模型求解 110
7.4 算例分析 114
7.4.1 数据选取 114
7.4.2 计算过程 114
7.4.3 计算结果与分析 115
7.4.4 稳健性检验 118
7.5 本章小结 120
第8章 结论与展望 122
8.1 研究结论 122
8.2 本书研究的局限性 124
8.3 进一步研究的方向 124
参考文献 126
后记 149