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第1章 绪论1

1.1 问题的提出1

1.1.1 经典金融理论面临挑战1

1.1.2 行为金融理论对经典金融理论假设的修正2

1.1.3 研究基于损失厌恶的投资组合问题的必要性4

1.2 研究目的与研究意义5

1.2.1 研究范围界定5

1.2.2 研究目的6

1.2.3 研究意义6

1.3 研究思路、研究内容与研究方法8

1.3.1 研究思路和研究内容8

1.3.2 研究方法10

1.4 本书章节安排12

1.5 本书创新性工作说明13

第2章 相关研究文献综述14

2.1 传统投资组合理论研究14

2.1.1 投资组合理论的起源14

2.1.2 投资组合理论的发展15

2.2 基于行为金融的投资组合理论研究18

2.2.1 基于行为金融的投资组合理论研究的兴起与发展18

2.2.2 关于损失厌恶特征的研究19

2.2.3 关于损失厌恶与金融市场异象的研究22

2.2.4 关于损失厌恶的最优投资决策研究23

2.2.5 关于损失厌恶的其他应用研究26

2.2.6 关于模糊厌恶的研究27

2.3 对已有研究的贡献和不足的总结29

2.3.1 主要贡献29

2.3.2 不足之处及对本书研究的启示30

2.4 本章小结31

第3章 考虑损失厌恶的投资组合问题的理论基础32

3.1 期望效用理论32

3.1.1 期望效用理论的基本概述32

3.1.2 基于期望效用理论的传统投资组合模型35

3.2 前景理论39

3.2.1 前景理论的基本概述39

3.2.2 损失厌恶效用函数41

3.3 本章小结50

第4章 股票市场中投资者的损失厌恶特征研究51

4.1 问题的提出51

4.2 损失厌恶效用参数的推导证明52

4.2.1 损失厌恶效用参数的设定52

4.2.2 收益曲率和损失曲率关系推导53

4.2.3 损失厌恶系数推导56

4.3 实证分析57

4.3.1 数据选取与实证设计57

4.3.2 收益曲率和损失曲率的关系59

4.3.3 投资者的损失厌恶系数估计62

4.4 本章小结65

第5章 基于CVaR的多阶段损失厌恶投资组合优化模型研究67

5.1 问题的提出67

5.2 模型构建69

5.2.1 多阶段损失厌恶效用函数69

5.2.2 多阶段CVaR度量71

5.2.3 基于CVaR的多阶段损失厌恶投资组合模型71

5.2.4 多阶段均值-CVaR投资组合模型72

5.3 基于变邻域的混合遗传算法设计73

5.3.1 编码及适应值函数73

5.3.2 初始化种群74

5.3.3 自适应遗传算子74

5.3.4 变邻域搜索（VNS）75

5.3.5 本章VNS-HGA算法流程77

5.4 实证分析77

5.4.1 数据选取78

5.4.2 计算过程与结果79

5.4.3 结果分析82

5.4.4 稳健性检验84

5.4.5 算法有效性分析87

5.5 本章小结88

第6章 连续时间下损失厌恶投资组合优化模型研究90

6.1 问题的提出90

6.2 模型91

6.2.1 基本假定91

6.2.2 连续时间的随机贴现因子92

6.2.3 模型构建93

6.2.4 模型求解94

6.2.5 预期最优期末财富98

6.3 算例分析100

6.3.1 最优风险资产权重100

6.3.2 预期最优期末财富103

6.4 本章小结107

第7章 基于损失厌恶和模糊厌恶的分布鲁棒优化模型研究108

7.1 问题的提出108

7.2 模型构建109

7.3 模型求解110

7.4 算例分析114

7.4.1 数据选取114

7.4.2 计算过程114

7.4.3 计算结果与分析115

7.4.4 稳健性检验118

7.5 本章小结120

第8章 结论与展望122

8.1 研究结论122

8.2 本书研究的局限性124

8.3 进一步研究的方向124

参考文献126

后记149