本文選題：投資組合 + 隨機模糊　； 參考：《系統(tǒng)工程理論與實踐》2014年07期

【摘要】：考慮投資者面臨證券市場隨機和模糊的雙重不確定性,把證券收益率視為隨機模糊變量.根據(jù)前景理論建立符合投資者心理特征的期望收益和目標概率隸屬度函數(shù),構(gòu)建目標權(quán)重不等的加權(quán)極大-極小隨機模糊投資組合模型.在含有交易費用和最小交易單位約束的摩擦市場環(huán)境下,利用改進動態(tài)鄰居粒子群算法求解投資組合問題.采用實證方法把市場分為上升和下降兩個階段,研究模型的表現(xiàn).結(jié)果表明:加權(quán)極大-極小隨機模糊投資組合模型的收益率優(yōu)于均值-方差投資組合模型;利用加權(quán)極大-極小隨機模糊投資組合模型能夠滿足不同風險態(tài)度投資者的需求,構(gòu)建與投資者風險態(tài)度一致的投資組合.
[Abstract]:Considering that investors are faced with the double uncertainty of stochastic and fuzzy in the securities market, the return rate of securities is regarded as a random fuzzy variable. According to the prospect theory, the expected income and objective probability membership function are established according to the psychological characteristics of investors, and the weighted Max-minimal stochastic fuzzy portfolio model with unequal objective weights is constructed. An improved dynamic neighbor particle swarm optimization algorithm is used to solve the portfolio problem in a frictional market with transaction costs and minimum transaction unit constraints. The empirical method is used to divide the market into two stages: upward and downward, and the performance of the model is studied. The results show that the weighted Max-minimal stochastic fuzzy portfolio model is superior to the mean-variance portfolio model, and the weighted Max-minimal stochastic fuzzy portfolio model can meet the needs of different risk attitude investors. Build a portfolio that is consistent with investor risk attitudes.
【作者單位】： 東北大學(xué)工商管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(70901017,71271047) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(N100406003,N130606002)
【分類號】：F224;F830.59

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2091721