本文關鍵詞：考慮復雜約束的魯棒均值-CVaR投資組合模型及粒子群算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：投資組合模型中期望收益等參數(shù)的估計誤差對最優(yōu)投資組合策略的穩(wěn)定性產生重要影響.在提出考慮復雜約束和交易成本的魯棒均值-CVa R投資組合模型的基礎上,設計改進粒子群算法來求解該模型.應用實際交易數(shù)據(jù)對所提出的模型和算法進行數(shù)值實驗和比較,結果表明改進粒子群算法能有效地求解該模型,產生更穩(wěn)定的最優(yōu)投資策略,從而能夠更好地適合實際投資環(huán)境.
【作者單位】： 電子科技大學經(jīng)濟與管理學院;
【關鍵詞】： 魯棒優(yōu)化 投資組合 條件風險價值 復雜約束 粒子群算法
【基金】：國家自然科學基金項目(71571031) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金項目(ZYGX2013J133)
【分類號】：F224.3;F832.51
【正文快照】： 0引言自1952年Markowitz[1]提出著名的均值方差模型,投資組合理論得到了快速的發(fā)展.后來人們又相繼提出了如均值-Va R和均值-CVa R[2]等模型.然而,由這些模型得到的最優(yōu)投資策略對輸入?yún)?shù)(如期望收益)的擾動非常敏感,輸入?yún)?shù)的微小變化可能導致投資策略產生很大波動[3].魯棒

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  本文關鍵詞：考慮復雜約束的魯棒均值-CVaR投資組合模型及粒子群算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：470838