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研究生:盧畊甫
研究生(外文):LU, KENG-FU
論文名稱:動態客製化投資組合-多目標隨機規劃
論文名稱(外文):Dynamic Customized Portfolio Selection-Multi-objective Stochastic Programming
指導教授:黃日鉦黃日鉦引用關係
指導教授(外文):HUANG, JIH-JENG
口試委員:尤瑞崇黃啟祐
口試委員(外文):YU, JUI-CHUNGHUANG, CHI-YU
口試日期:2017-07-10
學位類別:碩士
校院名稱:東吳大學
系所名稱:資訊管理學系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2017
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:35
中文關鍵詞:投資組合動態客製化投資組合多目標隨機規劃
外文關鍵詞:PortfolioDynamic Customized Portfolio SelectionMulti-objective stochastic programming
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在這個通膨且薪資凍漲的年代,許多人投資股票來增加收入,但股票是風險極高的商品,「該如何降低投資風險?該如何長期穩健獲利?」一直是投資人思考的問題。本研究的目的即在建立一個能有效獲利並降低風險的動態客製化投資組合策略。本策略將能依據投資人偏好,推薦適合投資人的投資組合,並根據市場變化,動態調整組合內的投資標的及權重結構,使投資組合保持低風險高收益。本研究以2013年1月到2016年12月之台灣100作為投資標的,使用者填答客製化投資組合前置問卷後,以分析網路程序法(analytic network process, ANP)計算出相關權重(長期報酬、短期報酬、殖利率、長期風險、短期風險、貝他值),接著與台灣100計算出總得分,以得分最高之十檔股票作為最適合使用者之投資組合,再以多目標隨機規劃法求得每檔股票的投資比例,最後再使用固定比例投資組合保險策略(constant proportions portfolio insurance strategy,CPPI)動態調整投資組合執行回溯測試,投資期間每半年調整投資組合,期間共進行8次。最後將績效結果與台灣100做比較。實證結果顯示,每份問卷都至少有4次Treynor指標超越台灣100,Jensen指標亦同;另外,每份問卷的Treynor指標平均值與Jensen指標平均值均超越台灣100,顯示本研究使用CPPI策略進行投資組合動態調整,在長期投資時有優於台灣100的報酬表現。
In an era of inflation and salary freeze, many people invest in stocks to increase their incomes. But stocks are very risky commodities. How can we reduce the risk of investment? How to make long-term steady profit? It has always been a question for investors to think about. The purpose of this study is to establish a dynamic customized portfolio strategy that can effectively keep profit and reduce risk. This strategy will be based on investor preferences, recommend suitable portfolio for the investor, and according to market changes, dynamically adjust the portfolio of investment targets and weight structure, bring the portfolio to maintain low risk and high yield. This study using January 2013 to December 2016 of the Taiwan 100 stocks as investment targets, users fill in customized portfolio questionnaire, calculated weights by the analytic network process (long-term returns, short-term returns, yield rate, long-term risk, short-term risk, beta value), and then calculate the total score of Taiwan 100 with the highest scores top 10 as the user of the most suitable portfolio, then use multi-objective stochastic programming to calculate the proportion of each stock investment, then use constant proportions portfolio insurance strategy(CPPI) to adjust the portfolio during the Back-Testing, every six months to dynamically adjust the portfolio, during the period, 8 times. Finally, the performance results are compared with the Taiwan 100.The empirical results show that each questionnaire has at least 4 times, the Treynor index exceeds the Taiwan 100, and the Jensen index is the same; in addition, the average of Treynor index and the average of Jensen index of each questionnaire both exceeded the Taiwan 100, this study uses the CPPI strategy to dynamically adjust the portfolio, and has better investment performance in the long-term investment than the Taiwan 100.
誌謝 i
中文摘要 ii
Abstract iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
1.緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究目的 2
1.3研究流程 2
2.文獻探討 4
2.1投資組合理論 4
2.2動態投資組合 5
2.2.1買入持有策略 6
2.2.2固定比例投資策略 6
2.2.3固定比例投資組合保險策略 6
2.2.4間隔不變性投資組合保險策略 6
2.3客製化投資組合 9
2.4動態客製化投資組合 11
3.研究方法 14
3.1研究架構 14
3.2分析網路程序法(ANP) 16
3.3多目標隨機規劃 19
3.4問卷設計 20
3.5績效評估 21
4.實證分析 22
4.1研究資料及範圍 22
4.2參數設定 22
4.3實證研究 23
4.4實證小結 25
5.結論與建議 26
5.1研究結論 26
5.2研究建議 26
5.3研究限制及未來研究 27
參考文獻 29
附錄一 33
客製化投資組合前置問卷 33
中文文獻
[1]丁聖祐,2009,「考慮關聯結構之最適投資組合」,國立臺北大學統計學系,碩士論文。
[2]丁毅,2009,「個人多週期投資的動態規劃研究—股票與國債組合」,內蒙古農業大學學報(社會科學版), 11(3), 83-85.
[3]吳秉桓,2007,「建構個人化投資組合與基金績效預測之研究」,輔仁大學資訊管理學系,碩士論文。
[4]李中凱,2012,「CPPI與TIPP策略研究以臺灣三大類股指數期貨調整為例」,真理大學經濟學系財經碩士班,碩士論文。
[5]沈峰儀,2003,「演化式計算在不同風險偏好之投資組合最佳化之研究-以台灣摩根指數股投資組合為例」,真理大學管理科學研究所,碩士論文。
[6]林茂楠,2007,「應用高效率飛鳥演算法於多期動態資產配置最佳化的研究」,國立暨南國際大學資訊管理學系,碩士論文。
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[8]容軍達,2007,「互動式多目標演化式計算於投資組合推薦之研究」,輔仁大學,資訊管理學系,碩士論文。
[9]張耿華,2014,「自營商最佳化投資組合配置之績效管理」,東吳大學資訊管理學系,碩士論文。
[10]許翠珊,2002,「投資組合保險與投資人之效用-台灣股市之實證」,國立成功大學企業管理研究所,碩士論文。
[11]陳青青,2010,「動態投資組合保險策略研究」,南開大學,碩士論文。
[12]陳貞旬,2012,「依總體經濟指標建構之動態資產配置策略」,國立高雄應用科技大學,金融資訊學系,碩士論文。
[13]陳詡涵,2012,「客製化投資組合系統─多目標數學規劃法與平均分配模型」,東吳大學資訊管理學系,碩士論文。
[14]曾楷媜,2017,「高收益債利差與股債投資策略」,國立高雄應用科技大學金融系,碩士論文。
[15]黃玉樹,2009,「演進式個人化投資理財分析系統之研究」,輔仁大學資訊管理學系,碩士論文。
[16]趙宜凡,2016,「價值函數下投資人的動態投資組合」,國立彰化師範大學財務金融技術學系,碩士論文。
[17]劉世超,2002,「資產組合的多週期動態規劃優化模型」,西南交通大學,碩士論文。
[18]劉寶碇、趙瑞清,1998,「隨機規劃與模糊規劃」,清華大學出版社,北京。
[19]蔡秉寰,2001,「資產配置之動態規劃」,國立政治大學金融研究所,碩士論文。
[20]鄧振源,2005,「計畫評估 方法與應用」,二版,海洋大學運籌規劃中心,台北市。
[21]黎青良,2012,「動態策略投資組合之探討-以台、澳、美股價指數為例」,朝陽科技大學財務金融系,碩士論文。
[22]謝昀東,2013,「建立投資人風險承受度預測模型與評分卡-以國內A銀行為例」,輔仁大學,統計資訊學系,碩士論文。
[23]謝雅涵,2006,「投資決策風格為基的最適投資組合之研究-交談式遺傳演算法之應用」,輔仁大學,資訊管理學系,碩士論文。

英文文獻
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