一、线性加指数效用函数的组合投资研究（论文文献综述）
夏仕龙[1]（2021）在《推广的高阶CAPM理论模型及其实证检验》文中认为本文设投资者的效用函数可由n阶泰勒展开式近似表达,在此基础上构建的推广的高阶CAPM理论模型显示,当风险资产市场达到均衡点（不动点）时,投资的净效用与市场组合收益率的1阶矩、2阶矩、3阶矩、……、 n阶矩有关。同一时刻不同风险资产的预期收益率差异由其收益率与市场组合收益率、市场组合收益率的2次方、……、市场组合收益率的（n-1）次方的协方差的差异共同决定。选择兼具期货和现货投资基础的沪深300指数、上证50指数、中证500指数进行实证检验,结果发现,投资者投资某一资产组合的效用受到资产组合收益率1阶矩的正向影响、2阶矩的负向影响、3阶矩的正向影响、4阶矩的负向影响,由此逐一验证了标准偏好的四个性质:不满足、风险厌恶、绝对风险厌恶递减（审慎）、绝对审慎递减（克制）。
刘琪[2]（2021）在《基于DEA模型的芯片行业投资策略研究》文中研究表明芯片行业具有技术高度密集性和资本高度密集性,是衡量各个国家或地区产业综合实力水平的关键性产业。作为集成电路的载体,目前被广泛用于航天航空、手机、军工等各个重要领域,是我国产业结构转型升级的重要支撑。因此,芯片行业上市公司成为我国近年来极具潜力和热点的投资板块。本文通过运用DEA模型对芯片板块上市公司进行绩效评价来构建效率因子,并再结合结构化多因子风险模型优化投资组合权重,从而希望能建立对我国芯片上市公司有针对性的投资策略。首先,通过文献分析法,对芯片行业、DEA模型和量化投资模型的理论和应用进行了梳理。其次,针对芯片行业的特性构建投入产出指标体系,以企业规模、学历结构、研发人员占比和研发投入占比作为投入性指标,以主营业务收入、净资产收益率和无形资产规模作为产出性指标,使用DEA模型对我国芯片行业上市公司的绩效进行分析评价。实证发现我国芯片行业上市公司在2010-2020年期间保持着平稳中速的发展趋势,处于中等偏高水平,并且通过相关性检验发现综合技术效率值可以作为其股票中长期投资的指导依据。再次,基于均值-方差模型和结构化多因子风险模型,在同时考虑了对冲风险和换手率控制的情况下,最大化目标效用函数求解得到最优权重。与简单分层策略的回测结果相比,本文的投资策略能显着提高年化收益,降低最大回撤,并且年化夏普比例也有显着提升。最后,本文将策略应用于同样是技术和投资密集型的医药行业,也得到了一个稳定可观的收益结果。
赵斯彤[3]（2021）在《中国股票市场的ESG责任投资研究》文中研究指明在全球可持续发展的大背景下,ESG责任投资已成为全球资产管理行业的前沿课题之一。ESG责任投资是一种考量环境（Environmental）、社会（Social）和公司治理（Corporate governance）因素（ESG指标）并长期产生有竞争力的财务回报和积极社会效应的投资行为。相比较已发展近半个世纪的欧美资本市场ESG责任投资,国内ESG责任投资起步相对较晚。为适应国际可持续发展的大环境和吸收成熟资本市场ESG责任投资的先进经验,本文系统、全面地研究中国股票市场ESG责任投资。全文的理论意义在于社会责任投资并非仅靠投资者理念倡导和宗教信仰推动,而是从作用机理上证明社会责任投资能够创造价值,存在发展的内生动力;实践意义在于全面深入研究中国股票市场中的ESG责任投资理论和实践,不仅为价值型机构投资者指明建立和发展ESG责任投资的实践路径,还为监管者提供有力的监管依据,从而引导ESG责任投资资金在国内市场占比逐步提高,助力金融投资促进社会可持续发展共同目标。论文分别对理论研究、实证研究和实践研究三方面进行重点探讨。并围绕如下四个部分展开研究:第一,ESG责任投资的理论基础和投资逻辑。第二,建立基于ESG信息条件下的资产价格时间序列和横截面模型,拓展并完善资产定价理论模型。第三,ESG责任投资财务绩效实证研究,对国内已开展ESG责任投资的公募基金展开研究,分析基金风险收益的潜在特征和规律;通过构建实证模型,验证加入ESG信息因子后资产定价模型的有效性,这也是论证研究假说的实证核心。并且,通过正向筛选策略建立高分值股票组合的方式,进一步验证实践策略的有效性。第四,分析海外机构投资者的ESG投资实践策略和国际监管比较,构建符合中国机构投资者特征的ESG责任投资体系,以及借鉴国际监管先进经验。关于ESG责任投资的理论基础和投资逻辑。本文以投资主体的微观企业为出发点,深入剖析利益相关者理论作为社会责任投资理论基础的必要性,并基于工具性利益相关者理论构建了利益相关者管理实践与企业绩效目标之间关系的理论模型,阐释了社会责任投资与企业经营绩效相互作用的机理。关于基于ESG信息条件下的资产价格时间序列和横截面模型。本文将ESG因素内生地纳入至现代金融理论体系之中,依据资产价格的时间特征,建立基于ESG信息条件下的DDM模型;同时结合资产价格的横截面特征,阐述了ESG-SR有效前沿和ESG-CAPM模型的应用价值。研究发现,两类模型对ESG信息对股票收益率r的影响存在分异。由此,本文提出两条递进待后文检验的研究假说,即ESG信息对投资收益率有显着影响;高分值ESG评级信息与投资收益率显着正相关,且对基金组合产生超额收益率。关于ESG责任投资财务绩效实证研究。第一,本文采取对国内公募ESG责任投资基金展开描述统计,分析证明了研究假说的一般规律,还发现ESG责任投资基金具有低风险波动特征。第二,本文构建了FF5+ESG面板实证模型,选取了基于Bloomberg 2010至2020年的A股上市公司股票ESG评级数据构建全样本股票组合,实证研究发现上市公司股价具有显着的规模效应、账面市值比效应、盈利能力效应、投资风格效应和ESG信息效应。FF5+ESG模型检验的实际收益率与预期收益率的差异更小,表明市场更趋有效,可作为ESG责任投资最有效的资产定价模型,进一步严谨地验证了研究假说。第三,为了消除ESG责任投资基金产生的多重异质性特征影响,本文通过正向筛选策略建立高分值股票组合方式再次证明了研究假说,并发现了筛选强度与超额收益率呈现正向关系等推论。关于机构投资者的ESG责任投资实践和监管国际比较。本文梳理和借鉴了海外机构投资者应用的ESG整合策略,即将ESG因素和传统财务因素同时嵌入至传统投资研究各个流程环节。特别地,具体到股票分析应用层面,本文从基本面分析策略和量化策略展开分析。由此,明确了ESG责任投资原则和投资框架,为中国机构投资者构建ESG责任投资体系。此外,本文还通过国内外监管比较,归纳总结了国际监管趋势和国内监管特点,指出了监管政策补短板和改进的方向。最后,本文基于以上结论,分别对中国机构投资者和证券市场监管者提出了实践建议和监管建议,具有较高的可参考借鉴的路径指引意义。
曹帅[4]（2020）在《考虑行业因子的CPP量化择股策略设计》文中提出量化投资与传统投资的差别在于依赖数学模型和数据来找寻投资标的,实行投资策略,寻求稳固而连续的收益。不同行业具有其特定行业属性,对股票投资者而言,投资的行业不同,其预期收益率也必然存在差异,因此,行业属性和基本特征是投资者选择投资方向的重要依据,通过合理的行业预期,有利于投资者获得更高的收益率。投资者需要对行业因素和投资回报的相关性形成正确认知,明确行业因素和股价的内在关联,所以,本文对股票收益率行业效应进行系统论述具有重要意义。虽然行业因素在进行选股时是个非常关键的因素,但是行业因素的指标并不容易量化,所以在量化投资中行业因素很难被考虑。本文基于行业风险的视角,从行业集中度和行业创新度两方面尝试构造我国市场特有的行业因子,旨在研究不同行业属性影响股票收益的具体路径。本文将行业因子加入机器学习模型中对股票收益率进行多分类概率预测,并将结果与未考虑行业因子的CPP多因子选股模型进行对比分析。本文首先根据理论分析构建行业因子,并对行业因子进行单因子检测,计算行业因子的IC值,其次在聚宽量化平台建立回测算法,分别对考虑行业因子和未考虑行业因子的CPP多分类概率择股策略进行回测分析。结果发现未考虑行业因子以及止损模块的CPP择股策略的累计收益为455.14%,加入RSRS止损模块的CPP择股策略累计收益率为518.59%,同期基准收益率为61.37%,在实盘模拟中,基于动态因子调整的CPP多分类概率预测择股策略依旧取得了59%的年化收益率。之后本文将基于动态因子调整的CPP多分类概率预测择股策略与RSRS（阻力支撑相对强度）择时策略相结合,发现加入择时止损模块后,该策略能有效降低最大回撤并将累计收益率提高至684.31%。最后对投资者提出了考虑行业因子的CPP多分类概率预测择股策略的投资建议。
冯会珍[5]（2020）在《基于混合指数型损失厌恶函数的投资组合模型》文中认为传统的投资组合理论都是研究“理性投资者”的资产分配问题。然而在现实投资决策过程中,投资者并不是完全的理性人,其投资决策行为往往受到投资者对资产已有的先前经验和投资者对风险的偏好程度的影响,而且在投资活动中,投资者的心理状况也时刻变化着,其心理状况会影响投资者的决策行为,并且许多学者对此进行了大量的实证研究,证实了投资者在投资决策过程中会受到认知因素、情感因素的影响。因此本文将前景理论运用到投资组合研究中,来研究真实的投资决策行为过程。本文尝试着在线性损失厌恶函数的基础上,考虑边际效用递减原理,给出了一个新的效用函数-混合指数型损失厌恶效用函数。根据期望效用最大化原理,构建了基于混合指数型损失厌恶效用的投资组合模型,分别考虑了两种状态下的投资组合模型:一种是静态投资组合模型,在该模型下,研究了该模型在n元资产下资产收益率服从正态分布的显式表达式,在二元资产下资产收益率服从两点分布和连续分布的最优解,并且利用中国证券市场近三年的数据对其进行实证分析,实证结果得出静态混合指数型损失厌恶投资组合模型对损失厌恶系数变化的灵敏度比静态线性损失厌恶投资组合模型高,且静态混合指数型损失厌恶投资组合模型比传统的均值-方差模型有效;另一种是动态投资组合模型,在该模型下,考虑损失厌恶系数和参考收益点的动态变化,采用相对增长量的思想,提出了两类保守型投资者的参数变化模型,并依此建立了两种动态情形下的投资组合模型,同样的进行实证研究,并且与静态投资组合模型进行对比研究,实证结果得出动态投资组合模型比静态投资组合模型有效。
乔毅[6]（2020）在《时变风险偏好对个人与机构投资者交易行为异质影响研究》文中研究表明传统金融理论认为投资者是理性的,并且假定投资者是风险厌恶的。然而市场中存在理性程度不同的投资者:相对理性的机构投资者以及理性程度较弱的个人投资者。越来越多的投资实践及市场异象告诉我们,个人投资者交易行为常常不符合传统金融理论的设定,导致资产价格往往不能正确的反映自身的价值,市场稳定性也无法得到保证。在此背景下,行为金融理论认为投资者是有限理性的并提出了风险偏好这一概念:投资者的交易行为主要受到风险偏好的影响,而理性程度不同的投资者的风险偏好会受到不同因素的影响,因此交易行为也具有差异。本文首先通过梳理相关文献,在此基础上总结投资者风险偏好的影响因素,包括组合承担的超额风险、市场情绪、个股表现、公司特征等,并且针对中国股市将宏观因素纳入考虑范围。其中,投资者组合承担的超额风险与市场情绪需要采取一定的方法进行测度与构建,个股表现、公司特征、宏观因素可以选取特定指标进行分析。为了探索组合承担的超额风险对个人与机构投资者风险偏好及交易行为的影响,本文首先选取了50只沪深300成分股,利用对个股的持股比例及市值模拟构建了个人与机构投资者的实际投资组合,然后借助均值-方差模型测度实际投资组合与有效前沿组合的风险补偿系数,并计算两者差值,最后将实际组合与有效前沿组合的风险补偿系数差值最小值作为每期投资组合承担的超额投资风险。在构建投资者情绪之前,本文在前人研究的基础上,选取了代表我国股市情绪的5个指标,利用主成分分析法,将5个指标及其滞后项构建了2009年至2018年期间的市场情绪指标,同时剔除了宏观因素对市场情绪的影响,以更好的区分股市市场情绪与宏观因素对投资者风险偏好的影响。最后,本文利用面板Logit模型,将上述构建以及选取好的指标,分别与个人及机构持股行为变化进行回归分析,探究时变风险偏好对个人与机构交易行为异质影响原因。实证结果显示,组合承担超额风险的提高能降低投资者的风险偏好,但由于个人投资者存在过度自信心理,其规避风险程度相对机构投资者而言更加激进。由于个人从众心理较强,市场情绪对个人交易行为的影响程度要高于机构投资者。当期个股收益率的提高会提高个人卖出股票的意愿,说明个人存在厌恶损失的心理特征。公司特征及宏观因素对个人交易行为影响程度要远远小于机构投资者,说明机构投资者更为理性,在制定交易策略时,考虑的因素更加全面。本文的研究成果对于进一步分析个人与机构投资者交易行为的差异具有一定借鉴意义,有助于进一步分析造成资产价格波动及证券市场稳定性下降的原因。同时为我国证券市场的管理及监管当局制定政策提供了相关借鉴。
刘永强[7]（2020）在《基于递归效用的动量效应和通货膨胀下的最优消费投资策略研究》文中研究说明动量效应广泛存在于股票、利率、汇率等金融数据序列中,它在一定程度上反映了资产价格序列内在的均衡机制。通货膨胀已成为世界各国普遍面临的一个经济问题,我国一直受到通货膨胀的影响。本文在传统的最优消费投资问题的基础上,将动量效应状态变量加入到股价过程当中,同时引入通货膨胀,研究这两个因素对最优消费投资组合影响问题。我们首先建立动量效应状态变量,得到基本的数学模型。然后得到HJB方程,推导出解析解,求得关于消费投资的最优策略解组合。最后,我们进行数值分析说明通货膨胀和动量效应对投资组合选择的影响。研究表明:（1）对投资者最优投资决策产生影响的个人偏好参数中,相对风险厌恶水平远比跨期替代弹性系数重要。（2）对于相对风险厌恶系数大于1的投资者,当股票近期收益非负或者是一个十分接近零的负数时,对冲投资策略极大地减少了对股票的需求;当股票近期收益为足够小的负数时,对冲投资策略增加了投资者对股票的需求。（3）通货膨胀对于最优消费投资组合的影响不容忽视,且根据通货膨胀与证券市场的价格相关性的正负,通货膨胀对最优策略产生不同方向的影响。与其他文献相比,本文的创新点在于:（1）在传统的最优消费投资问题的基础上,同时引入通货膨胀和动量效应,分析了这两个因素对最优投资组合的影响。（2）幂效用函数和指数效用函数都具有一定的局限性,因此本文采用了更具一般性的递归效用函数。（3）我们将风险厌恶的影响和跨期替代弹性的影响分开,在不同的相对风险厌恶系数和跨期替代弹性水平下,研究动量效应和通货膨胀对于最优投资策略和对冲投资策略的影响。
李文[8]（2020）在《基于PJD过程的DC型养老基金投资组合模型研究》文中进行了进一步梳理缴费确定（Defined Contribution,DC）型养老基金投资组合问题始终是投资组合领域研究的重要问题之一。在现代金融市场中,DC型养老基金管理者在进行投资组合选择时,常常要面对三个主要的影响因素:通胀、随机利率和卖空约束。因而,基金管理者必须要合理地在这些因素约束下进行投资组合选择。现代金融实践经验表明,风险资产价格剧烈变动发生地越来越频繁,给现实中以DC型养老基金为主的经济体带来巨大损失。因此,在当前DC型养老基金投资组合问题研究中,考虑风险资产价格剧烈变动对投资组合的影响便显得愈加重要。基于此,本文在现有研究的基础上,以DC型养老基金投资组合为研究对象,在影响投资者投资组合选择的通胀、随机利率和卖空约束三大主要影响因素约束下,借助泊松跳扩散（Possion Jump Diffusion,PJD）过程对风险资产价格过程进行建模分析。利用金融随机分析理论、随机控制理论及模糊随机理论,深入探讨在通胀、随机利率及市场卖空约束三种现实中典型金融市场约束条件下,基于PJD过程的DC型养老基金投资组合问题。首先,针对现代金融市场中通胀影响投资者投资行为这一重要特征,假定通胀服从几何布朗运动,以终端财富通胀折现的期望效用最大化为目标,利用随机控制理论和模糊随机理论,得到DC型养老基金管理者在考虑通胀条件下的最优投资组合。通过对数值模拟结果的分析,考虑到金融市场突发事件对投资组合的影响后,跳跃强度将成为影响风险资产最优投资的影响因素之一。在考虑随机通胀约束情形下,风险资产最优投资随着通胀波动率的增加,呈现出先增加,后减少的趋势。并且利用模糊随机理论,将金融市场突发事件发生的跳跃强度模糊化,形成一个向右偏的三角模糊数,在对数效用函数下,得到DC型养老基金管理者的最优投资区间。随着DC型养老基金管理者主观判断信度的不断提高,基金管理者在风险资产和无风险资产的投资区间会逐渐变窄,直至风险资产的最优投资和无风险资产的最优投资成为一个确定的实数,丧失模糊性。其次,针对现代金融市场中无风险利率的随机特征,将无风险利率随机化,以终端财富期望效用最大化为目标,利用随机控制技术和模糊随机分析,得到DC型养老基金在随机利率条件下的投资组合。通过对数值模拟结果的分析,考虑随机利率情形后,在股票价格发生跳跃的情形下,在考虑投资者风险厌恶程度对最优投资的影响后,股票投资会随着投资者风险厌恶系数的增大而减少,债券投资将随着的逐渐增大而增大,银行存款投资将随着的逐渐增大而减少。考虑投资期限对最优投资的影响时发现,随着投资期限的增加,股票投资不变,而债券会呈现出斜率逐渐减小的增加趋势,银行存款投资趋势正好与债券投资趋势相反。在考虑股票市场跳跃强度对最优投资的影响时发现,随着跳跃强度的不断变大,债券投资不发生变化,股票投资则呈现出递减的趋势,银行存款投资趋势则与股票投资趋势正好相反。并且,利用模糊随机理论,将金融市场突发事件发生的跳跃强度模糊化,形成一个向右偏的三角模糊数,在对数效用函数下,得到DC型养老基金管理者的最优投资区间。基金管理者的主观判断信度决定着投资品种的投资区间。当基金管理者的主观判断信度不断提高的时候,管理者在银行存款、债券和股票的投资区间会逐渐变窄,直到基金管理者的主观判断信度达到1时,银行存款、债券和股票的最优投资区间完全失去模糊性,它们的最优投资成为一个确定的数值。最后,针对现代金融市场中存在的卖空约束特征,将金融市场的卖空约束考虑在内,在经典的连续时间均值‐方差最优资产投资组合分析框架下,利用LQ方法构建均值‐方差模型。然后,将初始的均值‐方差模型资产投资组合问题转换为辅助均值‐方差模型问题。由于考虑卖空约束的存在,传统的极大值方法及鞅方法都不能直接应用。考虑到粘性解理论在具有非负约束随机LQ问题中的有效性,于是可以利用粘性解的理论方法来刻画最优资产投资组合问题,进而可以得到最优投资的有效解及有效前沿。结果表明,考虑风险资产价格发生跳跃情形后,风险资产价格跳跃现象对有效最优投资和有效前沿都将产生影响。并且,在与以往不考虑风险资产价格跳跃只考虑扩散问题的研究相似的是,如果DC型养老基金财富足够大,则基金管理者在风险资产的投资额由于卖空约束将保持为零,全部资产投资于无风险资产。总之,本文在DC型养老基金投资组合管理问题中,在考虑金融市场中影响投资者投资组合选择的三大主要因素:通胀、随机利率和卖空约束的影响下,充分考虑风险资产价格的跳跃特征,研究DC型养老基金的投资组合问题。本文的研究更符合当前金融市场DC型养老基金进行的投资组合选择过程,也为市场相关养老基金管理者进行投资管理提供了可供参考的模型和方法,具有较高的理论价值和现实意义。同时,随着我国养老基金逐渐地进入资本市场,本文的研究成果可为我国养老基金入市投资决策制定提供一定的参考。
斯梦霞[9]（2020）在《基于随机基准的最优投资组合选择问题研究》文中进行了进一步梳理在金融市场中,投资组合作为一种有效的风险分散工具对投资者而言十分重要,其理论核心是在不确定环境下对资产进行有效配置。现有文献对投资者最优投资策略选择问题的研究,仅考虑绝对财富的效用最大化或均值-方差问题,或者仅仅关注投资者的相对业绩对应的目标函数,缺少同时考虑投资者的绝对财富和相对业绩的研究。而在现实投资当中,绝对财富和相对业绩都极为重要,需要同时考虑。本文研究了基于随机基准的最优投资组合选择问题,假设投资者可以投资于金融市场,并且选择某一基准作为目标。然后分别探讨期望效用最大化和均值-方差准则下的投资者的最优投资组合选择策略。首先,研究了效用最大化目标下基于随机基准的最优投资组合选择问题,在投资者具有幂效用函数和对数效用函数下,分别得到了投资者的最优投资组合选择策略和值函数的显示解。结果显示:投资者的最优投资策略依赖于投资者的相对风险厌恶系数,金融市场的各个参数,以及基准过程与风险股票的共同风险因子的波动率,与基准过程的瞬时收益率和独立因子的波动率无关;投资者的最优投资组合策略与各个参数之间的关系依赖于投资者是风险容忍的,还是风险不能容忍的;相对业绩意识会改变投资者内在风险承担趋势,并且相对业绩意识对风险容忍投资者和风险不能容忍投资者的影响是不一样的,随着相对财富灵敏度的增大,风险容忍投资者会减少在风险股票的资金投资比例,而风险不能容忍的投资者会增加在风险股票的资金投资比例;随着投资者风险厌恶的增加,仅考虑绝对财富的投资者会减少在风险股票的资金投资比例,但考虑相对业绩的投资者投资于风险股票资金的比例会增加还是减少依赖于风险股票的Sharpe比率;通过数值计算找到了考虑相对业绩的投资者的效用损益与模型主要参数之间的关系,投资者效用收益与相对财富的敏感程度之间的关系依赖于投资者的风险容忍程度,对风险容忍的投资者,效用损益是是相对财富的敏感程度的增函数,而对于风险不能容忍的投资者,效用损益是的先增后减函数;投资者的效用损益与投资者的相对风险厌恶系数之间的关系依赖于投资者的相对财富灵敏度。然后,系统考虑了基于随机基准的均值-方差最优投资组合选择问题,得到了投资者的最优投资组合选择策略和有效前沿的显示表达式。结果显示:基于随机基准的均值-方差投资组合问题的最优投资组合策略和有效前沿与仅仅考虑绝对财富的均值-方差投资组合问题的最优投资组合策略和有效前沿有很大的区别,基准资产的引入会改变最优投资组合策略和有效前沿;投资者的最优投资组合策略是相对财富敏感程度的增函数,基准资产与风险股票共同因子的波动率增加会增加投资者在风险股票的投资,最优投资组合策略是是基准资产特有因子波动率的减函数;投资者的相对财富敏感程度越大,在相同的期望相对收益情况下,其承担的风险也越大,随着对相对财富敏感程度的增加,有效前沿图像变得更为平坦,风险对收益变化更为敏感,即对投资者同样收益的增加,相对财富敏感程度越大,投资者的风险增加越多。
朱泓宇[10]（2019）在《风险厌恶、家庭资产配置与农民创业选择》文中研究说明自改革开放以来,随着中国农村经济逐渐繁荣,选择创业这一形式作为家庭生计新来源的农民越来越多。农民创业不仅通过创造额外财富为家庭提供更多的消费品,并可多元化配置资产,更加有效地积累财富,还有助于在农村创造就业机会,带动乡村社区实现振兴。创业农民是“乡村振兴”中最有活力的“新农人”群体,也是“大众创业、万众创新”人力资本中不可或缺的组成部分。然而,农民创业的积极性仍然不高,边缘化和低层次化问题突出。尽管政府从转移支付、普惠信贷等方面退出了许多促进农民创业的优惠政策,但总的看来成效仍然有效。一是农民应对创业各类风险的心理素质较为薄弱,风险分担的手段仍然以家庭内部成员分担为主,形式单一;二是信贷排斥长期存在,现有的普惠信贷对农民家庭渗透不足,未能从根本上打破农村家庭依赖传统家庭内部资产积累优化来完成创业资本积累的习惯,外部资源依然被内部挡在门外。因此,整体来看,受主观和客观的双重影响,农民创业成功率仍然较低因此。要破解创业难题,就应从农民内生动力入手,风险厌恶程度是影响农民创业选择的重要主观因素。尽管传统观点认为较低的风险厌恶水平与创业有关,但现实中风险承受能力与创业实践却非必然。风险态度与行为间的中介客体可能会影响创业实践的产生与退出。部分研究初步表明,家庭资产是制约创业选择的重要客观因素。如果家庭资产既受风险态度制约,又影响创业选择,那农村家庭对资产处理过程则是风险态度与创业选择之间的优先“显变量”。但是,农民的风险厌恶水平是否会通过影响家庭资产,间接影响创业选择在科学上尚无明确答案。本文以探索“农民家庭资产配置是否在个体风险厌恶影响创业选择的路径中发挥着中介作用”为导向,以风险偏好理论、计划行为理论、创业资源理论和家庭资产配置理论为基础,剖析了“家庭资产配置作为中介效用”的作用机理,搭建了“风险厌恶、家庭资产配置与农民创业选择”的理论分析框架。以西南三省农民为研究对象,采用分层抽样与判断抽样相结合的方法获取了669户有效农村家庭样本,同时使用“自主报告（SOEP）”“特定领域度量（DOSPERT）”和“实验游戏度量（BRET）”三种方法测度了家庭主事人的风险厌恶程度,厘清了农村家庭在创业前后的家庭资产配置状况及差异,并结合农业部“全国农村固定观察点调查数据”以及《中国农村统计年鉴》等官方资料进行了历史和现状考察。运用多种计量分析方法,从个体和家庭微观尺度首先实证分析了风险态度对农民创业选择、农民家庭资产配置的影响,再分析了家庭资产配置对农民创业选择的作用大小。遵循Baron&Kenny（1986）和温忠麟（2004）等进行中介效应检验的成熟思路,针对家庭资产配置可能存在的中介间接效应,在结合前两者实证结果基础上进行了因果步骤检验和系数乘数检验,最终得出以下研究结论:（1）基于时间维度发现:家庭资产变动与农村创业情况的历史演变有较高相似性。四川、重庆和贵州三省农村居民经营性收入15年累计增长246%,住宅投资累计增长351%。特别是农民家庭的生产性资产持有水平,其中“生产性固定资产原值”15年累计扩大了1.6倍,“耕地转包面积”累计增长了2倍,而农村家庭户均“私营企业经营者”人数增长了1倍。因此,农村家庭生产性资产规模与农民创业有着相同的变化趋势。（2）采用不同风险厌恶测度方式,风险厌恶度结果存有较大的差异性。自主报告式（SOEP）和实验性的风险厌恶水平（BRET）测度结果为:SOEP测度的低度风险厌恶比例为27.65%、重度风险厌恶比为16.89%,群体倾向于更高的风险承受能力。与此对应,实验性风险态度（BRET）测度结果,低度风险厌恶比为14.65%,同时高度风险厌恶为36.62%。同时,特定领域度量（DOSPERT）的简单求和指数分布显示没有样本在高分组（低度风险厌恶）。由于实验性风险态度测量更加接近现实情况,因此可能更加准确。SOEP测度法倾向于低估风险厌恶,而BERT测度法反映的风险厌恶与多数理论预测更加吻合。（3）农村家庭主事人的个人风险厌恶程度显着影响农民的创业选择:SOEP、DOSPERT和BRET的实证结果具有稳健一致性,表明风险厌恶度越低的农民越可能选择创业,结果分别是0.418、1.303和0.032。其中,风险厌恶越低的创业农民越倾向于采用“企业家创业”,结果分别大约0.364、0.481和0.023。综合对比实证,风险厌恶会影响创业农民“组合创业”选择,但风险忍受能力越高的创业农民其经营的项目就越多。（4）农村家庭资产配置显着影响农民创业选择。二者关系内生于资产配置理论与创业资源理论的逻辑自洽。农民家庭的资产配置方式是创业选择的显着信号,而潜在创业农民会将低风险、高流动性、低收益率资产转换成低流动性的专用资产,并通过选择创业承担高风险、实现高收入,创业是最终实现家庭资产配置最优化的长期途径。具体来看,风险资产配置对农民是否选择创业影响的边际效应大约为70%,同时对农民经营更多的项目的边际影响有34%,而对选择企业家创业的边际影响大约有60%。资产与资产之间的交互关系对创业选择有一定的影响。本文认为资产之间的互动作用有两类路径:一是间接路径,主要通过家庭资产负债表总效应发挥作用;二是直接作用,即资产与资产之间直接的此消彼长的关系。分析结果表明,资产交互关系大多作用于首次创业选择,但对创业后的产业经营选择以及组织选择敏感度不够。（5）家庭风险资产和负债余额配置在“风险厌恶影响农民创业选择”的作用路径中确实存在着“部分中介效应”。说明:风险厌恶度较低的农民倾向于加大家庭生产性资产（BRET,0.0011）、商业房产资产等的配置（BRET,0.0108）,并使用创业的方式合理保持资产组合中的流动性。说明家庭可能利用创业方式规避“风险资产市场参与之谜”的壁垒问题。但中介效应并非存在于所有资产类别中。比如风险资产内部的作用机制就不一致,其中各类生产资产配置（比如:农机、运输车辆等）均未发现中介效应。此外,发现部分资产与风险厌恶还存在着交互作用,这些变量大多既有中介作用又有显着的交互效果。（6）家庭资产配置的中介作用更多体现在农民选择“是否创业”中,共有7类资产的配置结果显着;针对创业农民继续扩大创业的选择,至多有5种类型的“家庭资产配置”对“风险厌恶影响企业家创业选择”存在中介作用;创业农民是否选择“组合创业”的中介效应至多有4种资产类型。本文的价值和创新之处主要体现在如下几方面:（1）本文使用实验场景控制的风险厌恶测度方法BRET对农民个体进行风险厌恶的测度,并与主观报告风险厌恶的测度方法SOEP和DOSPERT进行比较,发现实验法的风险测度结果更符合理论的预测。一方面,实验方法BRET可以有效地缓解自主回答方式中普遍存在的“自我认识偏误”问题,基于非生产性场景和货币诱导测度农民的一般风险态度,对传统以自主回答方式为主的风险厌恶测度方法形成了较好的补充;另一方面,本研究尝试使用智能移动手机再现PC平台的实验过程,并通过入户调查方式将实验流程应用于农民群体,实现从“实验室到田间地头”的转变。经检验发现其科学性、低成本高效率的特点广泛适用于各类人群的调查。因此,本文以基于BERT法的风险厌恶研究,得出的结果更加准确和可靠。（2）基于资产配置理论和创业资源理论,创造性地将两者的逻辑共同点作为嵌入视角,成功构建“家庭资产配置影响创业”的机制过程,发现:其一,创业是一种典型的投机风险活动,把家庭高流动性资产（如储蓄资产）转换为收益率较高、但流动性较低的专用性生产性资产（如养殖用途厂房）,其关键是实现高收益率与高风险的均衡;其二,农民可以通过调整家庭资产配置进而选择创业。潜在的创业农民会倾向于配置大量低流动性风险资产,特别是生产性资产。由此,实证分析了农民家庭资产配置与创业选择的关系,打破了过去在创业研究当中只关注某类资产存量而忽视配置效应的不足。（3）构建了“风险厌恶、家庭资产配置与农民创业选择”的理论分析框架。本研究把家庭资产配置视为一种中介变量嵌入到“风险厌恶度影响农民创业选择”的基本作用路径当中,据此框架实证分析了农民一般风险态度首先影响家庭资产配置,再影响其创业选择的因果过程。本研究基于资产配置视角,不仅回应了已有研究关于“为何部分风险承受能力高的农民不会参与创业”的科学争论,还展示了“约束条件下的理性农民会采取创业行动”以图实现长期家庭资产配置最优的现实路径,对解答“家庭金融市场参与之谜”作出边际贡献。（4）本文将创业选择研究延展到“创什么业”和“如何创业”之上。怎样进一步释放农民创业潜力、激发农村小微企业活力是公共政策下一步关注的重点,已有文献对创业农民“再创业”,即扩大创业、维持创业或创业退出等衍生性选择的探索不多,在事实上忽视了创业农民群体选择异质性的关注。本文使用“组合创业”考察农民创什么业、选择“企业家创业”考察农民如何创业,在创业研究内容上有一定的新颖性。本研究结合风险厌恶和家庭资产配置,不仅考察了农民创业再选择的中介作用问题,还将资产配置两条路径延伸到创业农民选择的研究上,扩展了当前中国农民创业研究的深度和广度。
二、线性加指数效用函数的组合投资研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、线性加指数效用函数的组合投资研究（论文提纲范文）
（1）推广的高阶CAPM理论模型及其实证检验（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 推广的高阶CAPM理论模型 |
| 2 实证检验 |
| 2.1 回归模型 |
| 2.2 样本和数据 |
| 2.3 描述性统计 |
| 2.4 回归结果 |
| 2.5 经济学解释 |
| 3 结论 |
（2）基于DEA模型的芯片行业投资策略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 DEA模型文献综述 |
| 1.2.2 量化投资研究文献综述 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究内容、方法和创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 创新点 |
| 2 相关理论基础 |
| 2.1 DEA模型 |
| 2.1.1 CCR模型 |
| 2.1.2 BCC模型 |
| 2.1.3 模型选择 |
| 2.2 资产组合模型 |
| 2.2.1 资产组合理论 |
| 2.2.2 CAPM模型 |
| 2.2.3 套利定价模型 |
| 2.2.4 多因子模型 |
| 2.2.5 结构化风险模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 芯片行业上市公司DEA模型构建 |
| 3.1 芯片行业上市公司概述 |
| 3.1.1 芯片公司概念 |
| 3.1.2 国产芯片产业链 |
| 3.1.3 我国芯片上市公司特点 |
| 3.2 DEA模型设计 |
| 3.2.1 决策单元的界定 |
| 3.2.2 投入产出指标体系设计 |
| 3.3 DEA模型实证 |
| 3.3.1 数据的收集处理 |
| 3.3.2 投入产出指标描述性分析 |
| 3.3.3 芯片股DEA绩效评价 |
| 3.4 相关分析 |
| 3.4.1 效率值与变量的相关性分析 |
| 3.4.2 效率值与股价的相关性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 芯片行业上市公司投资策略构建 |
| 4.1 投资策略思路和步骤 |
| 4.1.1 投资策略思路 |
| 4.1.2 投资策略步骤 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 风格因子选取 |
| 4.2.2 因子收益求解 |
| 4.2.3 风险矩阵估计 |
| 4.2.4 投资组合优化构建 |
| 4.3 实证结果分析 |
| 4.3.1 因子收益结果 |
| 4.3.2 估计风险矩阵 |
| 4.3.3 投资组合优化回测结果 |
| 4.3.4 回测评价指标 |
| 4.4 其他行业的拓展 |
| 5 结论及展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（3）中国股票市场的ESG责任投资研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 第一节 研究背景与问题提出 |
| 第二节 研究目的和意义 |
| 一、理论意义 |
| 二、实践意义 |
| 第三节 研究内容和研究方法 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 第四节 论文可能的创新和不足 |
| 第二章 文献回顾与述评 |
| 第一节 社会责任投资与ESG责任投资的涵义 |
| 一、历史沿革 |
| 二、概念厘清 |
| 第二节 国外文献综述 |
| 一、投资者行为 |
| 二、社会责任投资的发展演变 |
| 三、社会责任投资基金的财务绩效 |
| 第三节 国内文献综述 |
| 一、ESG责任投资学术研究综述 |
| 二、ESG责任投资市场研究综述 |
| 第四节 文献述评 |
| 第三章 ESG责任投资:全球发展现状分析 |
| 第一节 全球ESG责任投资发展现状分析 |
| 一、全球ESG责任投资发展概览 |
| 二、美国股票市场ESGETF发展现状 |
| 三、欧洲ESG责任投资的现状 |
| 四、全球ESG责任投资发展存在的问题 |
| 第二节 国内ESG责任投资发展现状分析 |
| 一、上市公司ESG披露现状 |
| 二、泛ESG股票指数的发展 |
| 三、ESG公募基金产品情况 |
| 四、商业银行ESG理财产品情况 |
| 五、国内ESG责任投资发展存在的问题 |
| 第四章 ESG责任投资:一般理论分析 |
| 第一节 ESG责任投资者动机 |
| 一、道德和宗教动机 |
| 二、鼓励企业维护利益相关人关系动机 |
| 三、经济利益动机 |
| 四、影响企业经营方式动机 |
| 五、监管动机 |
| 第二节 社会责任投资的理论基础 |
| 一、企业社会责任与利益相关者 |
| 二、社会责任投资与利益相关者 |
| 三、传统金融投资与社会责任投资的联系和区别 |
| 第三节 ESG责任投资的数理模型 |
| 一、ESG信息条件下的DDM模型推导 |
| 二、ESG投资资产价格横截面模型 |
| 第四节 本章节小结 |
| 第五章 ESG责任投资:指标体系分析 |
| 第一节 ESG指引学理分析:来自香港联交所的案例 |
| 第二节 环境、社会和公司治理指标的经济学解读 |
| 一、环境(E)因素指标内容 |
| 二、社会(S)因素指标内容 |
| 三、公司治理(G)因素指标内容 |
| 第三节 MSCI ESG指标体系的经济学分析 |
| 一、MSCI ESG评级方法论 |
| 二、关键问题评估 |
| 三、构筑评级 |
| 四、ESG评级流程概述 |
| 第四节 Bloomberg ESG评级体系的经济学分析 |
| 一、ES Scores产品开发流程 |
| 二、评分框架和问题优先级 |
| 三、评分方法 |
| 第五节 国内外ESG评级体系的综合解析 |
| 第六章 ESG责任投资:财务绩效实证研究 |
| 第一节 国内ESG责任投资基金的描述统计 |
| 第二节 实证模型和研究假设 |
| 一、实证模型的文献梳理 |
| 二、实证模型的构建 |
| 三、本文实证模型的思路 |
| 第三节 实证数据采集和构造 |
| 一、投资组合的划分 |
| 二、因子定义 |
| 三、样本数据选取与处理 |
| 第四节 FF5+ESG因子模型实证结果 |
| 一、各因子收益率的描述性统计 |
| 二、各因子的市场风格检验1 |
| 三、各因子的市场风格检验2 |
| 四、5x5 因变量分组检验结果 |
| 五、FF5+ESG与其他模型表现的比较 |
| 第五节 稳健性检验 |
| 一、各因子的市场风格检验1 |
| 二、各因子的市场风格检验2 |
| 三、5x5 因变量分组检验结果 |
| 四、FF5+ESG与其他模型表现的比较 |
| 第六节 通过筛选策略建立股票组合的风险收益特征 |
| 一、Bloomberg EQBT股票回测方法 |
| 二、10%正向筛选强度构建组合情况 |
| 三、5%正向筛选强度构建组合情况 |
| 四、1%正向筛选强度构建组合情况 |
| 五、正向筛选ESG投资组合的回测结果 |
| 第七节 本章小节 |
| 第七章 ESG责任投资:机构投资者的实践和监管国际比较 |
| 第一节 ESG责任投资的单一实践方式 |
| 一、筛选(Screening)策略 |
| 二、股东积极主义(Shareholder Activism)策略 |
| 三、社区投资(Community Investment)实践方式 |
| 第二节 海外机构投资者的ESG责任投资管理 |
| 一、ESG整合策略整体框架 |
| 二、ESG整合策略的定性和定量方法应用 |
| 三、股票分析的具体应用 |
| 第三节 中国机构投资者ESG责任投资体系的建设 |
| 一、ESG责任投资原则 |
| 二、ESG责任投资框架 |
| 三、ESG事件在投资流程中的影响——案例分析 |
| 第四节 监管政策国际比较 |
| 一、全球监管整体现状 |
| 二、ESG责任投资监管政策的学理分析 |
| 三、国际监管政策前沿动态和趋势 |
| 四、中国监管政策的进展和不足 |
| 第五节 本章小结 |
| 第八章 结论和政策建议 |
| 第一节 本文结论 |
| 一、利益相关人理论是ESG责任投资的理论基础 |
| 二、ESG信息对股票收益率的理论影响 |
| 三、财务绩效实证研究的主要结论 |
| 四、国内ESG责任投资基金和正向筛选策略的风险收益特征 |
| 第二节 实践和政策建议 |
| 一、对中国机构投资者的实践建议 |
| 二、对中国股票市场监管者的政策建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（4）考虑行业因子的CPP量化择股策略设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线图 |
| 1.4 本文主要贡献 |
| 第2章 相关理论与文献综述 |
| 2.1 相关理论 |
| 2.1.1 投资组合理论 |
| 2.1.2 行业生命周期理论 |
| 2.1.3 行为金融学理论 |
| 2.1.4 相关理论总结 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 传统线性多因子文献综述 |
| 2.2.2 机器学习非线性多因子文献综述 |
| 2.2.3 文献评述 |
| 第3章 考虑行业因子的CPP量化择股问题分析与交易策略构思 |
| 3.1 考虑行业因子的CPP量化择股的问题提出 |
| 3.1.1 量化选股中行业因素的重要性 |
| 3.1.2 因子的衰减问题 |
| 3.1.3 机器学习应用方法的选择 |
| 3.2 考虑行业因子的CPP量化择股策略的设计思路 |
| 3.3 考虑行业因子的CPP量化择股策略设计的理论框架 |
| 3.3.1 行业联动效应与超额收益率的关系 |
| 3.3.2 机器学习应用于量化投资的优势 |
| 3.3.3 CPP量化择股策略的优势 |
| 第4章 考虑行业因子的CPP量化择股策略设计方案 |
| 4.1 数据的描述 |
| 4.1.1 数据的来源和分组 |
| 4.1.2 数据的描述性统计与可视化 |
| 4.2 因子筛选与行业因子的设计 |
| 4.2.1 因子筛选 |
| 4.2.2 行业因子的构建与分析 |
| 4.3 行业因子的单因子测试 |
| 4.3.1 行业因子IC值计算 |
| 4.3.2 单因子测试结果分析 |
| 4.3.3 和风格因子相关性分析 |
| 4.4 基于动态因子调整的CPP量化择股策略 |
| 4.4.1 基于随机森林模型的动态因子调整 |
| 4.4.2 多分类概率预测择股策略建立 |
| 4.4.3 基于动态因子调整的CPP量化择股策略建立 |
| 4.5 基于RSRS指数择时策略设计 |
| 第5章 考虑行业因子的CPP择股策略有效性评价 |
| 5.1 基于动态因子调整的CPP量化择股策略的回测分析 |
| 5.1.1 动态因子调整分析 |
| 5.1.2 XGB分类预测与XGB拟合预测 |
| 5.1.3 不同模型回测收益 |
| 5.1.4 CPP量化选股回测收益 |
| 5.1.5 CPP量化择股策略总结 |
| 5.2 考虑行业因子的CPP选股策略回测分析 |
| 5.2.1 未加入行业因子以及止损模块的策略回测分析 |
| 5.2.2 加入行业因子未加入止损模块的策略回测分析 |
| 5.2.3 考虑行业因子的CPP选股策略回测分析 |
| 5.3 考虑行业因子的CPP择股策略的实盘效果分析 |
| 5.4 考虑行业因子的CPP择股策略的风险提示 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足之处与后续研究 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 因子池各因子出现频数频率表 |
| 附录2 因子池因子简介 |
| 附录3 量化策略回测实现代码 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（5）基于混合指数型损失厌恶函数的投资组合模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 本文的主要内容和结构 |
| 1.3 本文创新点 |
| 第二章 相关理论介绍与文献综述 |
| 2.1 现代资产组合理论 |
| 2.2 期望效用函数理论 |
| 2.3 前景理论 |
| 2.4 动态前景理论 |
| 第三章 静态混合指数型损失厌恶投资组合模型 |
| 3.1 混合指数型损失厌恶效用函数 |
| 3.2 静态损失厌恶投资组合模型的建立 |
| 3.3 实证分析 |
| 第四章 动态混合指数型损失厌恶投资组合模型 |
| 4.1 动态损失厌恶效用函数 |
| 4.2 动态损失厌恶投资组合模型的建立 |
| 4.3 实证分析 |
| 第五章 总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）时变风险偏好对个人与机构投资者交易行为异质影响研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 投资者风险偏好影响因素的相关研究 |
| 1.2.2 个人和机构投资者风险偏好与投资行为差异的相关研究 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究内容及框架 |
| 1.4 研究创新之处与不足 |
| 第2章 投资者交易行为理论与逻辑分析 |
| 2.1 传统金融理论对交易行为的分析 |
| 2.1.1 理性人设定及其行为分析 |
| 2.1.2 传统金融理论无法解释的市场异象 |
| 2.2 基于行为金融理论对非理性交易行为的分析 |
| 2.2.1 投资者过度反应行为分析 |
| 2.2.2 投资者羊群效应行为分析 |
| 2.2.3 投资者“处置效应”行为分析 |
| 2.3 传统金融理论与行为金融理论比较 |
| 第3章 我国投资者时变风险偏好影响因素及指标构建 |
| 3.1 我国证券投资者风险偏好影响因素识别 |
| 3.1.1 个股表现 |
| 3.1.2 组合超额风险 |
| 3.1.3 公司特征 |
| 3.1.4 市场情绪 |
| 3.1.5 宏观因素 |
| 3.2 投资组合超额风险测度模型构建及结果 |
| 3.2.1 马科维兹均值-方差模型理论基础 |
| 3.2.2 投资组合超额风险测度模型构建 |
| 3.2.3 个人与机构组合超额风险测度结果 |
| 3.3 市场投资者情绪模型构建及结果 |
| 3.3.1 源指标选取 |
| 3.3.2 投资者情绪构建过程 |
| 3.3.3 投资者情绪指标有效性分析 |
| 第4章 时变风险偏好对投资者行为影响实证分析 |
| 4.1 数据选取及统计性描述 |
| 4.2 模型设定 |
| 4.3 Logit模型估计方法筛选及实证结果 |
| 4.4 实证结果分析 |
| 4.4.1 风险偏好对个人投资行为影响分析 |
| 4.4.2 风险偏好对机构投资行为影响分析 |
| 4.4.3 风险偏好对个人和机构投资行为异质影响分析 |
| 第5章 结论与建议 |
| 5.1 结论与展望 |
| 5.2 政策建议 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 后记 |
（7）基于递归效用的动量效应和通货膨胀下的最优消费投资策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.4 论文的创新点 |
| 2.动量效应影响下的最优消费投资研究 |
| 2.1 递归效用函数 |
| 2.2 基本模型与假设 |
| 2.2.1 金融市场 |
| 2.2.2 财富过程 |
| 2.3 动量效应影响下的最优消费投资策略求解 |
| 2.3.1 单位跨期替代弹性最优消费投资策略 |
| 2.3.2 一般跨期替代弹性最优消费投资策略 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.动量效应和通货膨胀影响下的最优消费投资研究 |
| 3.1 基本模型与假设 |
| 3.1.1 金融市场 |
| 3.1.2 实际财富过程 |
| 3.2 动量效应和通货膨胀影响下的的最优消费投资策略求解 |
| 3.2.1 单位跨期替代弹性最优消费投资策略 |
| 3.2.2 一般跨期替代弹性最优消费投资策略 |
| 3.3 本章小结 |
| 4.数值分析 |
| 4.1 考虑通胀前后动量效应对最优策略影响对比分析 |
| 4.1.1 跨期替代弹性和相对风险厌恶系数对最优策略的影响对比分析 |
| 4.1.2 动量状态变量对对冲投资策略的影响对比分析 |
| 4.2 通货膨胀对最优策略影响 |
| 5.总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于PJD过程的DC型养老基金投资组合模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要缩略词、符号变量注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 本文研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外相关研究综述 |
| 1.2.1 通胀约束相关的DC型养老基金投资组合问题研究 |
| 1.2.2 随机利率约束相关的DC型养老基金投资组合问题研究 |
| 1.2.3 其它约束条件相关的DC型养老基金投资组合问题研究 |
| 1.2.4 基于PJD过程及其在DC型养老基金投资组合问题中的相关研究 |
| 1.2.5 述评 |
| 1.3 本文主要研究内容、研究方法和框架体系 |
| 1.3.1 本文主要的研究内容 |
| 1.3.2 本文的研究方法 |
| 1.3.3 本文研究的技术路线与章节安排 |
| 1.4 本文的创新之处 |
| 第2章 相关理论及方法回顾 |
| 2.1 DC型养老基金投资组合相关理论内涵 |
| 2.1.1 DC型养老基金投资组合相关基础理论 |
| 2.1.2 不同约束条件下DC型养老基金投资组合理论内涵 |
| 2.2 基于PJD过程的DC型养老基金投资组合中风险资产价格建模的基本方法 |
| 2.2.1 DC型养老基金投资组合中风险资产价格跳跃的Poisson过程 |
| 2.2.2 DC型养老基金投资组合中风险资产价格跳过程的It?-Doeblin公式 |
| 2.3 基于PJD过程的DC型养老基金投资组合目标建模的基本方法 |
| 2.3.1 DC型养老基金投资组合目标建模的随机最优控制基本方法 |
| 2.3.2 基于PJD过程的DC型养老基金投资组合目标建模的基本方法 |
| 第3章 通胀约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合模型研究 |
| 3.1 通胀约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合建模分析 |
| 3.1.1 通胀约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合建模原则 |
| 3.1.2 通胀约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合建模要素分析 |
| 3.2 通胀约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合模型构建 |
| 3.3 通胀约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合模型求解 |
| 3.4 通胀约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合的模糊性拓展分析 |
| 3.4.1 模糊随机分析 |
| 3.4.2 基于对数效用函数的投资组合模糊性拓展分析 |
| 3.5 通胀约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合模型仿真验证分析 |
| 3.6 通胀约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合模型应用策略 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 随机利率约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合模型研究 |
| 4.1 随机利率约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合建模分析 |
| 4.1.1 随机利率约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合建模原则 |
| 4.1.2 随机利率约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合建模要素分析 |
| 4.2 随机利率约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合模型构建 |
| 4.3 随机利率约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合模型求解 |
| 4.4 随机利率约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合的模糊性拓展分析 |
| 4.4.1 模糊随机分析 |
| 4.4.2 基于对数效用函数的投资组合模糊性拓展分析 |
| 4.5 随机利率约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合模型仿真验证分析 |
| 4.6 随机利率约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合模型应用策略 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 卖空约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合模型研究 |
| 5.1 卖空约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合建模分析 |
| 5.1.1 卖空约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合建模原则 |
| 5.1.2 卖空约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合建模要素分析 |
| 5.2 卖空约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合模型构建 |
| 5.3 卖空约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合模型求解 |
| 5.4 卖空约束下基于PJD过程的DC型养老基金投资组合模型应用策略 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及参加的科研项目 |
（9）基于随机基准的最优投资组合选择问题研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景和意义 |
| 第二节 研究内容和框架 |
| 第三节 论文的创新与不足 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 效用函数下最优投资组合问题 |
| 第二节 均值-方差准则下最优投资组合问题 |
| 第三节 考虑基准的最优投资组合选择问题 |
| 第四节 本章小结 |
| 第三章 幂效用函数下基于随机基准的最优投资组合 |
| 第一节 投资组合模型 |
| 第二节 模型求解 |
| 第三节 常数相对风险厌恶型效用投资者 |
| 第四节 CRRA效用结果比较与灵敏性分析 |
| 第五节 对数效用投资者 |
| 第六节 对数效用结果比较与灵敏性分析 |
| 第四章 基于随机基准的均值-方差投资组合选择 |
| 第一节 投资组合模型 |
| 第二节 辅助问题的解 |
| 第三节 有效前沿 |
| 第四节 几种特殊情况讨论 |
| 第五节 均值-方差下结果比较与灵敏性分析 |
| 第五章 研究结论与展望 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的科研经历 |
（10）风险厌恶、家庭资产配置与农民创业选择（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 创业与农民创业 |
| 1.2.2 风险厌恶测度 |
| 1.2.3 风险厌恶与创业 |
| 1.2.4 风险厌恶与家庭资产配置 |
| 1.2.5 家庭资产与创业 |
| 1.2.6 文献评述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法和研究思路 |
| 1.4 研究创新与不足 |
| 1.4.1 研究创新 |
| 1.4.2 研究不足 |
| 2 概念界定与理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 风险厌恶 |
| 2.1.2 家庭资产 |
| 2.1.3 家庭资产配置 |
| 2.1.4 农民创业 |
| 2.1.5 农民创业选择 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 风险偏好理论 |
| 2.2.2 计划行为理论 |
| 2.2.3 创业资源理论 |
| 2.2.4 家庭资产配置理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 风险厌恶、家庭资产配置影响农民创业选择的理论分析 |
| 3.1 风险厌恶影响农民创业选择的理论推导与机制分析 |
| 3.1.1 传统社区情景下风险厌恶影响农民创业的数理推导 |
| 3.1.2 现代市场情景下风险厌恶影响农民创业的数理推导 |
| 3.1.3 区分自雇和企业家创业情形下风险厌恶影响农民创业的数理推导 |
| 3.1.4 风险厌恶影响农民选择是否创业的机制分析 |
| 3.1.5 风险厌恶影响创业农民选择创业形式的机制分析 |
| 3.2 风险厌恶影响家庭资产配置的理论推导与机制分析 |
| 3.2.1 全部资产都可交易情形下风险厌恶影响家庭资产配置的数理推导 |
| 3.2.2 部分资产不可交易情形下风险厌恶影响家庭资产配置的数理推导 |
| 3.3 家庭资产配置影响农民创业选择的理论推导与机制分析 |
| 3.3.1 对家庭资产配置与创业选择“一体两面”的讨论 |
| 3.3.2 家庭资产与农民创业选择的基准模型 |
| 3.3.3 不同种类家庭资产间配置关系与农民创业选择 |
| 3.3.4 家庭资产间配置与农民创业选择的机制分析 |
| 3.4 风险厌恶、家庭资产配置与农民创业选择的作用机理分析 |
| 3.4.1 “家庭资产配置”作为“风险厌恶影响农民创业选择”中介变量的讨论 |
| 3.4.2 家庭资产配置在风险厌恶影响农民创业选择路径的中介效应数理分析 |
| 3.4.3 风险厌恶、家庭资产配置与农民创业选择作用机理的综合分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 调研设计与风险厌恶度的测度 |
| 4.1 数据来源与调研设计 |
| 4.1.1 样本来源区域 |
| 4.1.2 问卷设计 |
| 4.1.3 抽样规模的确定 |
| 4.1.4 抽样方法及样本选取 |
| 4.1.5 数据的收集与整理 |
| 4.2 风险厌恶度测度的原理与方法 |
| 4.2.1 风险厌恶测度的原理 |
| 4.2.2 风险厌恶测度的定性方式 |
| 4.2.3 风险厌恶的定量测度 |
| 4.2.4 基于实验经济学方法的风险厌恶定量测度 |
| 4.3 基于实验方法和自主报告的综合风险厌恶测度的研究设计 |
| 4.3.1 基于BRET实验方法的测度 |
| 4.3.2 基于DOSPERT的自主报告方式复式度量 |
| 4.3.3 测度的流程 |
| 4.4 风险厌恶测度结果 |
| 4.4.1 SOEP报告的结果 |
| 4.4.2 DOSPERT报告的结果 |
| 4.4.3 BRET实验的结果 |
| 4.5 三种风险态度测度结果的比较与讨论 |
| 5 西南三省农村居民家庭资产配置及农民创业的现实考察 |
| 5.1 西部农村居民的家庭资产与创业的历史变化 |
| 5.1.1 西部农村居民的家庭资产的历史变化 |
| 5.1.2 农民创业的历史情况及与家庭资产的联动分析 |
| 5.1.3 分省域进行比较和讨论 |
| 5.2 农村居民家庭资产的价值评估及总资产情况考察 |
| 5.2.1 农村居民家庭资产的价值评估 |
| 5.2.2 家庭总资产的情况考察 |
| 5.3 基于结构视角的农村家庭资产情况的现状考察 |
| 5.3.1 关于资产结构指标的介绍及统计 |
| 5.3.2 固定资产情况 |
| 5.3.3 金融资产情况 |
| 5.3.4 借入款情况 |
| 5.4 基于配置视角的农村家庭资产情况的现状考察 |
| 5.4.1 资产配置指标的确立 |
| 5.4.2 风险资产情况 |
| 5.4.3 安全资产情况 |
| 5.4.4 综合耐用消费品情况 |
| 5.5 调查农户家庭的创业选择情况考察 |
| 5.5.1 创业选择情况 |
| 5.5.2 创业绩效情况 |
| 5.5.3 创业行业情况 |
| 5.5.4 经营与组织情况 |
| 5.6 创业视角下农民家庭资产配置的变动 |
| 5.6.1 创业前后农民家庭资产价值量的变动 |
| 5.6.2 创业前后农民家庭资产配置的变动 |
| 5.7 本章总结 |
| 6 风险厌恶影响农民创业选择、家庭资产配置的实证分析 |
| 6.1 风险厌恶对农民创业选择的影响研究 |
| 6.1.1 数据来源与方法 |
| 6.1.2 研究假设与模型的构建 |
| 6.1.3 变量的选取 |
| 6.1.4 变量描述性统计分析 |
| 6.1.5 模型检验、主要回归结果及其分析 |
| 6.1.6 进一步回归及其分析 |
| 6.1.7 比较回归及其分析 |
| 6.1.8 实证分析小结 |
| 6.2 风险厌恶对家庭资产配置的影响研究 |
| 6.2.1 数据来源与方法 |
| 6.2.2 研究假设与模型的构建 |
| 6.2.3 变量的选取 |
| 6.2.4 变量描述性统计分析 |
| 6.2.5 模型检验、回归结果及其分析 |
| 6.2.6 稳健性回归结果分析 |
| 6.2.7 实证分析小结 |
| 6.3 两次实证分析结果汇总及讨论 |
| 6.4 本章总结 |
| 7 家庭资产配置对农民创业选择影响的实证分析 |
| 7.1 数据来源与研究方法 |
| 7.1.1 数据来源 |
| 7.1.2 研究方法 |
| 7.2 模型构建和变量选取 |
| 7.2.1 模型的构建 |
| 7.2.2 变量选取及描述性统计分析 |
| 7.3 家庭资产配置对农民是否创业的影响分析 |
| 7.3.1 研究假设的提出 |
| 7.3.2 初步回归结果及分析 |
| 7.3.3 内生性检验、稳健性回归及分析 |
| 7.3.4 进一步回归及分析 |
| 7.3.5 基于家庭资产配置的互动视角的回归分析 |
| 7.3.6 实证小结 |
| 7.4 家庭资产配置对农民是否选择组合创业的影响分析 |
| 7.4.1 研究假设的提出 |
| 7.4.2 初步回归结果及分析 |
| 7.4.3 进一步回归结果及分析 |
| 7.4.4 基于家庭资产配置的互动视角的回归分析 |
| 7.4.5 实证小结 |
| 7.5 家庭资产配置对农民是否选择企业家创业的影响分析 |
| 7.5.1 研究假设的提出 |
| 7.5.2 初步回归结果及分析 |
| 7.5.3 稳健回归结果及分析 |
| 7.5.4 基于家庭资产配置的互动视角的回归分析 |
| 7.5.5 实证小结 |
| 7.6 本章总结 |
| 8 风险厌恶、家庭资产配置对农民创业选择的影响分析 |
| 8.1 数据来源与方法 |
| 8.1.2 数据来源 |
| 8.1.3 研究方法 |
| 8.2 研究假设与模型构建 |
| 8.2.1 研究假设的提出 |
| 8.2.2 实证模型的构建 |
| 8.3 变量选取与描述性统计分析 |
| 8.4 家庭资产配置作为内生中介效应分析 |
| 8.4.1 中介效应识别的思路 |
| 8.4.2 影响农民选择创业路径的中介效应分析 |
| 8.4.3 影响农民选择组合创业路径的中介效应分析 |
| 8.4.4 农民选择企业家创业路径的中介效应分析 |
| 8.4.5 对中介效用进行系数乘积法检验及对检验结果的比较和讨论 |
| 8.5 进一步研究:风险厌恶与家庭资产配置的潜在交互作用 |
| 8.5.1 影响农民创业选择的交互效应分析 |
| 8.5.2 中介效应与交互作用的比较及讨论 |
| 8.6 本章小结 |
| 9 研究结论与启示 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 政策启示 |
| 9.2.1 重视农民个体风险态度,构建评估平台普及农民创业咨询服务 |
| 9.2.2 着力农村家庭风险感知,探索“市场+政府+农户”创业风险共担机制 |
| 9.2.3 家庭资产配置是农民创业重要指标,应纳入到农民创业评估体系当中 |
| 9.2.4 生产性资产是农民创业重要启动器,应发展专门中介组织支持农民创业 |
| 9.2.5 盘活固定资产金融价值,增强农民选择创业的意愿 |
| 9.2.6 利用资产促进创业的配置效应,探索以多元资产包为对象的创业补贴手段 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录一:补充表格 |
| 附录二:调查问卷 |
| 附录三:攻读博士学位期间发表论文 |
四、线性加指数效用函数的组合投资研究（论文参考文献）
- [1]推广的高阶CAPM理论模型及其实证检验[J]. 夏仕龙. 数量经济研究, 2021(04)
- [2]基于DEA模型的芯片行业投资策略研究[D]. 刘琪. 浙江大学, 2021(09)
- [3]中国股票市场的ESG责任投资研究[D]. 赵斯彤. 中国社会科学院研究生院, 2021(12)
- [4]考虑行业因子的CPP量化择股策略设计[D]. 曹帅. 上海师范大学, 2020(07)
- [5]基于混合指数型损失厌恶函数的投资组合模型[D]. 冯会珍. 江西师范大学, 2020(11)
- [6]时变风险偏好对个人与机构投资者交易行为异质影响研究[D]. 乔毅. 天津财经大学, 2020(06)
- [7]基于递归效用的动量效应和通货膨胀下的最优消费投资策略研究[D]. 刘永强. 西南财经大学, 2020
- [8]基于PJD过程的DC型养老基金投资组合模型研究[D]. 李文. 东南大学, 2020(01)
- [9]基于随机基准的最优投资组合选择问题研究[D]. 斯梦霞. 浙江工商大学, 2020(05)
- [10]风险厌恶、家庭资产配置与农民创业选择[D]. 朱泓宇. 四川农业大学, 2019(01)