基于GA-FUZZY的投资组合满意度优化研究

在Markowitz均值-方差模型的基础上,利用隶属度函数转化了投资组合预期收益与风险方差的函数关系表达式,构建了在不同模糊目标、模糊约束权重系数下的模糊投资组合集成模型,引入遗传算法有效地解决了投资组合模糊最优满意度决策问题.并以我国资本市场三种最基本的金融资产开展实证分析,取得了较好的效果.     

考虑通货膨胀因素的模糊投资组合MV模型

以可信性理论为基础,将通货膨胀因素引入模糊投资组合Mean-Variance(以下简称MV)模型中.由于通货膨胀率的不确定性,将通货膨胀率看成模糊变量,建立了考虑通货膨胀因素的模糊投资组合MV模型.另外,分别给出了当风险资产的收益率和通货膨胀率为三角、梯形和钟型模糊变量时的模糊投资组合MV模型.利用粒子群优化算法对模型进行了求解,给出了不同通货膨胀率下的投资风险及投资策略.实证分析表明:考虑通货膨胀因素的模糊投资组合MV模型更能真实地反映投资者的实际投资情况.     

基于最小二乘法对GM(1.1)模型的研究及应用

针对提高股票未来价格的预测精度,提出区间模糊数的整体GM(1.1)预测模型.利用最优解求解定义方程,得到区间模糊数的预测公式.基于区间模糊数满意度对投资组合选择模型进行优化,得到单目标规划投资选择模型.通过实例分析,给定不同的满意度得到不同的投资组合,证明模型具有一定的柔性.     

一种基于区间数的投资组合选择模型

利用区间数理论,建立了模糊环境下以证券组合投资的模糊期望收益率为极大化目标函数,以组合投资的风险、流动性为约束条件的区间规划投资模型,给出了模型求解的方法,并通过实例分析,验证模型的有效性.     

基于模糊理论的投资组合随机偏好选择模型的改进

证券的收益和风险于投资者来说,其决策的随机性也会使得收益和风险存在不确定性.利用模糊理论和投资组合模型对收益和风险进行标准化处理,同时引入反映投资者风险偏好的参数,再通过选取不同的偏好参数,从而找到不同参数下的最优组合.通过实例的数据试验表明根据个人不同的偏好下的投资组合,收益为主、风险为次的组合,得到的结果更优.同时标准化处理的模型在最优结果上明显优于未作处理的模型,表明了该模型具有一定的实用价值.     

模糊证券投资组合的期望值模型

讨论了当投资的预期收益率和风险损失率为模糊变量时,证券投资组合模型的优化问题.建立了证券投资组合决策系统的期望值模型,并设计了基于模糊模拟的遗传算法进行求解.该方法有效地解决了模糊证券投资组合问题.     

带有模糊流动性约束的均值-方差-偏度-正弦熵投资组合优化模型

通过引入可信性偏度及模糊流动性约束,分别建立了同时满足随机不确定和模糊不确定情形下的均值-方差-偏度-正弦熵（M-V-S-SE）的投资组合模型和带有模糊流动性约束的均值-方差-偏度-正弦熵（M-V-S-L-SE）投资组合优化模型。然后运用马尔科夫方法求解模糊收益率,利用上海证券交易所数据进行实证研究。结果表明：模糊流动性约束的引入使得模型更加稳定,在提高收益、控制风险等方面更具有优势。     

用遗传算法求解全系数模糊证券投资组合模型

利用模糊数来描述某种证券的期望收益率和风险损失率,从而建立了一种全系数模糊证券投资组合模型,并讨论了利用模糊约束满意度将模型转化为普通规划模型的方法.进一步设计了一种遗传算法对该模型进行求解,最后给出了一个具体的例子来阐述方法的有效性.     

一类模糊证券组合投资的最优模型

为了体现投资者对期望水平的满意度,以最小风险对应的最大方差系数为目标,期望临界收益率为约束,建立一类新的模糊证券组合投资的最优模型。运用模糊优化和进化规划方法,研究新风险概念下的模糊证券组合选择,并给出了其相应算法。     

证券组合投资选择模型的约束满意度解

利用模糊数来描述证券组合的预期收益率和风险损失率，对证券组合投资问题建立了一种模糊线性规划模型，并讨论了利用模糊约束满意度将模型转化为普通线性规划模型的方法，最后给出了一个具体的例子。