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2.风险的测度问题。在复杂而又充满风险的证券市场投资活动中,投资者总是十分谨慎地决策,将投资资金分配在多种适宜的证券上,达到分散风险的目的,然而风险依赖于效用,不同偏好的投资者可能具有不同的衡量标准,其效用函数不同,拥有不同的风险测度,Marlowitz均值—方差模型仅仅是效用函数的特例。据研究,只有在证券收益率服从正态分布条件下,方差才是风险的有效测度,事实上,根据对美、日证券业人员的调查,他们也并不信服把标准差作为风险测度的标准,他们对仅获取一点非零的利润并不满足,而对较高的利润颇感兴趣,这表明投资者对风险、收益的理解不对称,更谈不上均匀分布在均值左右,而统计数据也表明r1并不一定服从正态分布,因而选择何种度量风险的测度标准,对投资组合的证券及比例的选择尤为重要。
3.模型参数估计时效性问题。首先,现实证券市场,证券收益具有非常强的时效性,这就要求证券投资决策方法也具有时变特性,而Markowitz的均值—方差模型中各参数进行估计时,要求样本长度足够长,而样本长度过长会导致模型参数不能充分反映证券收益率的最新变化情况,因而它的时效性较差。其次,马科维茨模型(A)和(B)均为单目标规划,即满足假设(2)、(3)条件,未曾就二重目标规划本身问题(模型C)加以考虑。
模型(C) maxm=uTx
{minδ2=XTVX
S.t.{eTnx=1
{X≥0
然而,理性的投资者总是追求收益尽可能大、风险尽可能小的投资组合。再次,Markowitz模型尤其是在有非线性约束情况下,如XTVX≤δ0时,其参数多且难以确定,风险选择参数的设置又比较单一且不能反映出投资环境中的诸主要因素对投资效果的影响,运算量大,不便于实践操作,尤其对股票投资者要了解其各自的预期收益率与风险十分困难,因而无法有效用于实践。
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