目的在Markowitz均值-方差模型的基礎(chǔ)上,建立帶有交易成本且期望收益和風(fēng)險(xiǎn)都有一定誤差的投資組合選擇模型,即樂觀情況下期望收益最大風(fēng)險(xiǎn)最小模型和悲觀情況下期望收益最小風(fēng)險(xiǎn)最大模型。方法根據(jù)模型特點(diǎn),設(shè)計(jì)了基于Runge-Kutta法的差分進(jìn)化粒子群優(yōu)化（Differential PSO with Runge-Kutta,DPSO-RK）算法。結(jié)果與結(jié)論數(shù)值試驗(yàn)表明用DPSO-RK算法求解該模型是有效的,模型符合實(shí)際,與改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法（Improved Particle Swarm Optimization,IPSO）相比,本文所提出的算法具有更好的仿真結(jié)果。 

【文章來源】：寶雞文理學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019,39(04)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 模型的建立
2 PSO在投資組合選擇問題的應(yīng)用
    2.1 PSO簡介
    2.2 基于Runge-Kutta法的PSO算法
3 數(shù)值試驗(yàn)與結(jié)果
    3.1 實(shí)際市場指數(shù)測試
    3.2 實(shí)例應(yīng)用
        3.2.1 模型與算法的參數(shù)設(shè)置
        3.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
4 總結(jié)



本文編號(hào)：3042009