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在马克维茨投资组合的均值一方差模型框架下,给出限制投资数量的自融资投资组合优化模型.把预期收益率不等式约束转化为模糊约束,采用一种通过惩罚因子,对适应度函数进行修正的模糊遗传算法来求解模型.在理论上,这种算法能够将最优基因较完整地遗传到下一代,有效地避免了早熟现象,可以得到更好的适应度函数值.在实际应用中,对一具体自融资有效投资组合实例进行计算,结果表明:本文所提出的模糊遗传算法是可行的、有效的,具有更好的优化结果. 相似文献
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Markowitz首先采用方差度量风险,并应用于投资组合优化中,大多数的均值方差模型仅对随机投资组合优化或模糊投资组合优化进行研究,然而,实际投资组合优化问题既包含随机信息也包含模糊信息。本文首先定义随机模糊变量的方差,并用其度量风险,提出了具有交易成本、借贷约束和阀值约束的均值-方差随机模糊投资组合优化模型。基于随机模糊理论,将上述模型转化为具有线性等式和线性不等式约束的凸二次规划问题,并得到其KKT条件。本文还提出改进的旋转算法求解上述模型,该算法消掉KKT条件中部分变量,减少计算量。最后,采用中国证券市场的实际数据进行样本内分析和样本外分析,验证了上述模型和算法的有效性。 相似文献
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《数学的实践与认识》2015,(24)
研究了模糊随机环境下风险资产投资组合选择问题.利用模糊随机变量刻画风险资产的收益率,建立了具有投资限制的风险资产投资组合选择的一般模糊随机均值-方差模型,该模型包括了是否允许卖空及具有投资比例下界约束的情况.在此基础上,提出了具有梯形模糊随机收益率的具体投资组合优化模型,这些模型能够转化为二次规划问题求解.最后,利用上证50指数中的9种股票对模型进行了实证分析,结果表明模型能够有效分散非系统性风险. 相似文献
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基于极大模理想点法的投资组合决策模型分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于马克维茨投资组合模型的均值一方差理论,构建一种投资组合收益和风险在一定范围的双目标线性模糊优化模型,并尝试采用极大模理想点法来求解该模型.最后,给出一实际算例,对一具体投资组合模型进行研究,结果表明:本文所采用的极大模理想点法是可行的、有效的;本文所采用的算法比已有文献给出的模糊线性规划法具有更加广泛意义的优化结果. 相似文献
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针对期望收益率与风险损失率为区间值模糊数的特征,就证券组合投资问题建立了一种区间值模糊线性规划模型,运用一种对区间值模糊数排序的新算法,将模型转化为经典的线性规划问题进行求解,最后通过一个算例说明其有效性和可靠性,为证券组合投资优化问题的解决提供了一种新的方法,对证券组合的理性投资具有重要的指导意义. 相似文献
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本文针对均值-CVaR投资组合优化问题,基于混沌搜索、粒子群优化和引力搜索算法提出了一种新的混合元启发式搜索算法,而后基于多维布朗运动,借助Monte Carlo模拟情景生成得到价格路径,进而近似求解均值-CVaR投资组合选择问题,并与线性规划和非参数估计两种求解算法进行比较。模拟和实证算例结果表明,新算法在求解有效性和实用性方面表现更好,取得更为满意的结果。 相似文献
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Markowitz的均值-方差模型在投资组合优化中得到了广泛的运用和拓展,其中多数拓展模型仅局限于对随机投资组合或模糊投资组合的研究,而忽略了实际问题同时包含了随机信息和模糊信息两个方面。本文首先定义随机模糊变量的方差用以度量投资组合的风险,提出具有阀值约束的最小方差随机模糊投资组合模型,基于随机模糊理论,将该模型转化为具有线性等式和不等式约束的凸二次规划问题。为了提高上述模型的有效性,本文以投资者期望效用最大化为压缩目标对投资组合权重进行压缩,构建等比例-最小方差混合的随机模糊投资组合模型,并求解该模型的最优解。最后,运用滚动实际数据的方法,比较上述两个模型的夏普比率以验证其有效性。 相似文献
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针对Young(1998)提出的证券投资组合极小极大(Minimax)模型,给出了一种有效算法;并在此基础上建立了一个多目标优化模型以及求解该问题的一个中心算法.最后通过算例分析,对两种模型及其算法进行了比较. 相似文献
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本文基于克隆选择学说及基于克隆选择学说及生物免疫响应过程的相关机理,提出用于指数化投资的免疫记忆克隆算法,并将其应用于指数化投资组合优化构建模型的求解,旨在探索指数化投资的优化构建策略。文章首先提出多目标的指数化投资组合构建模型。其次,分别设计了适用于指数化投资组合构建策略的抗原、抗体、亲和度函数、克隆选择算子、免疫记忆算子和相应的进化算法。该算法有效避免了传统遗传算法所存在的计算后期解的多样性差、易早熟以及收敛速度慢等缺点。同时,提出了限制投资组合中股票数量的启发式算法。最后,使用包括上证180指数在内的6组世界主要股票市场指数及其成份股的历史数据对模型及算法进行测算,结果表明算法具有良好的求解能力和收敛速度,所建模型的合理性和有效性亦被论证,模型和算法均具有很强的实践价值; 相似文献
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厍向阳 《数学的实践与认识》2010,40(20)
分析目前灾情巡视问题求解方法存在的缺陷,归纳出灾情巡视问题两目标优化模型.针对灾情巡视问题模型特点,引入蚁群算法和多目标优化理论,提出两个灾情巡视问题的蚁群两目标优化算法:算法1将灾情巡视问题的道路网络转化为完全图,增加m-1个(m为巡视组数)虚拟巡视起点,将灾情巡视两目标优化问题转化为单旅行商两目标优化问题,然后使用蚁群算法和多目标优化理论进行迭代求解.算法2使用一只蚂蚁寻找一个子回路,m个子回路构成一个灾情巡视可行方案,采用罚函数法和多目标优化理论构建增广两目标优化评价函数,使用g组,共g×m只蚂蚁共同协作来发现灾情巡视问题的最优解.算法特点:①算法1将灾情巡视两目标优化问题转化为单旅行商两目标优化问题,可以充分利用已有蚁群算法求解单旅行商问题的研究成果;②两个算法引入蚁群算法,提高了算法效率;③两个算法克服目前灾情巡视问题的求解方法不严密性缺陷;④两目标优化算法可以为用户提供多个满足约束条件的Pareto组合解,扩大了用户选择范围,增强了算法的适用性.算法测试表明:灾情巡视问题的蚁群两目标优化算法是完全可行和有效的. 相似文献
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基于模糊决策的投资组合优化 总被引:1,自引:0,他引:1
基于模糊决策理论研究了带有成比例交易费用的证券投资组合优化问题. 首先,基于半绝对偏差风险函数和极大极小原则提出了一种新的风险函数--极大极小半绝对偏差风险函数;然后, 引入一种非线性隶属函数更加形象地描述了投资者对投资收益和投资风险的满意程度;在此基础上, 进一步提出了非线性满意程度的模糊决策投资组合选择模型;最后, 针对提出的模型,利用中国证券市场的真实数据给出了数值算例. 相似文献
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提出了一个需求为模糊数,产品存储空间有模糊约束的多产品EOQ模型,并采用两种方法进行求解.一种是结合模糊仿真技术和遗传算法的混合算法进行求解,另一种是将模糊模型转化为清晰模型,再用算法求解.最后举出具体数值实例,对两种方法的求解结果进行比较. 相似文献
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本文研究考虑交易成本的投资组合模型,分别以风险价值(VAR)和夏普比率(SR)作为投资组合的风险评价指标和效益评价指标。为有效求解此模型,本文在引力搜索和粒子群算法的基础上提出了一种混合优化算法(IN-GSA-PSO),将粒子群算法的群体最佳位置和个体最佳位置与引力搜索算法的加速度算子有机结合,使混合优化算法充分发挥单一算法的开采能力和探索能力。通过对算法相关参数的合理设置,算法能够达到全局搜索和局部搜索的平衡,快速收敛到模型的最优解。本文选取上证50股2014年下半年126个交易日的数据,运用Matlab软件进行仿真实验,实验结果显示,考虑交易成本的投资组合模型可使投资者得到更高的收益率。研究同时表明,基于PSO和GSA的混合算法在求解投资组合模型时比单一算法具有更好的性能,能够得到满意的优化结果。 相似文献