简介:投资者进行投资实践时无不面临着背景风险。绝大多数以均值方差为框架的投资组合并没有考虑背景风险,其效用在实际应用中容易受到背景风险的影响。本文在含有交易费用的双目标函数模型中引入背景风险,从是否含有背景风险和背景风险偏好度大小两方面对投资组合问题展开研究,并使用智能算法得到模型的最优解,对模型进行实证分析。实证结果表明:1)当背景风险收益为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合更能反映真实的投资环境。2)当背景风险收益不为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合得到更高的收益。因此,考虑背景风险后投资组合的构建优于不考虑背景风险投资组合的构建。
简介:在冲突谈判中,能获知对手偏好是掌握谈判主动性的重要条件。本文基于冲突分析图模型理论构建了一种获取对手偏好的方法。该方法通过深入分析冲突分析图模型中Nash、GMR和SEQ三种稳定性定义,利用反向思维,建立求解对手偏好最少约束条件的数学模型。该方法能让决策者在预知冲突结局的前提下,得到对手的全部偏好信息。以“云南曲靖陆良县铬污染”冲突事件为例,通过对该事件引发的冲突进行建模和偏好分析,在已知冲突最终结局的前提下,运用数学模型,省环保厅可以得到陆良化工企业的所有偏好序,使其在冲突谈判中做到知己知彼,同时也验证了该方法的可行性和有效性。案例分析过程可以从战略层面为谈判中的一方提供参考。