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基于VaR和CVaR的投资组合优化模型研究的任务书
一、研究背景
在投资领域，投资者们普遍采用投资组合优化模型来进一步规避市场风险，实现较为稳健的投资回报。此外，通过制定风险限制和利润目标，可以为投资者提供投资决策的科学依据。
VaR和CVaR是常用的衡量投资风险的指标。其中，VaR是指在给定置信水平下，投资组合在未来某个时间段内的最大可能损失金额。CVaR则是在VaR基础上，计算平均损失金额。两种方法都能够表示投资组合的风险特征，但CVaR具有更强的抗风险特性，并且能够较好地反映长尾风险情形。
因此，本文旨在探讨如何将VaR和CVaR应用于投资组合优化模型，以期提高投资决策的科学性和准确性。
二、研究内容及目标
本次研究的内容主要包括以下两个方面：
1.建立基于VaR和CVaR的投资组合优化模型
通过将VaR和CVaR纳入优化目标函数，构建一种优化模型来实现投资组合在最大化利润和最小化风险的同时，满足预设的VaR和CVaR风险限制。同时，为了增加模型的可操作性和可解释性，将模型构建为线性规划问题。
2.模型应用实现
在模型建立完成后，采用实际数据验证模型的合理性和可行性。通过计算VaR和CVaR指标，并确定相应的置信水平，然后将这些指标运用于投资组合优化过程中，最终获得一个最优的投资组合方案。
本次研究的目标为：
•确定VaR和CVaR作为优化目标函数时的置信水平和风险限制的方式。
•基于VaR和CVaR，构建一种线性规划的投资组合优化模型。
•验证模型的可行性，并确定最优的投资组合方案。
三、研究思路
1.研究已有的VaR、CVaR模型，并阐述其优缺点。
2.确定VaR和CVaR的置信水平和风险限制方式。
3.建立基于VaR和CVaR的线性规划投资组合优化模型，包括目标函数、约束条件等。
4.采用实际数据验证模型的可行性，并确定最优的投资组合方案。
5.分析模型的优点和局限性，并提出进一步改进的方向。
四、可行性分析
本研究具有较强的可行性，主要表现在以下几个方面：
1.已有研究成果可供参考
在VaR和CVaR的应用领域已有许多相关研究，研究者们提出了许多有效的VaR和CVaR优化模型，这些成果为本次研究提供了重要的理论基础和借鉴资源。
2.数据库完备
目前市场上有大量的金融市场数据，投资组合构建和优化所需的基础数据是可以获得的。
3.计算工具支持
现有的计算工具，如MATLAB和Python等，可以提供必要的计算和模拟运行支持，有助于模型的建立和实际应用。
五、预期成果
本次研究的预期成果包括：
1.建立一种基于VaR和CVaR的投资组合优化模型，运用线性规划算法有效地求解。
2.利用实际数据验证模型的可行性，并确定一个最优的投资组合方案。
3.分析模型应用和优化的切入点，探索进一步提高投资组合优化效果的方法和方案。
4.发表高质量的学术论文，为企业和投资者提供理论指导和实践参考。