自上世紀五十年代Markowitz提出“均值-方差”理論后,投資組合收益與風(fēng)險的研究進入量化模式。其后諸多學(xué)者開始將數(shù)理統(tǒng)計的相關(guān)理論和工具,運用于金融投資理論的研究。然而,隨著變量維度加大、求解目標函數(shù)越發(fā)復(fù)雜、約束條件越發(fā)多樣化等原因,投資組合優(yōu)化問題的求解難度也在逐步加深。復(fù)雜模型的準確、快速求解對投資組合理論的發(fā)展具有重要意義。由于仿生智能算法具有運算速度快、對數(shù)理推導(dǎo)要求較低等特點,近年來成為學(xué)者們解決復(fù)雜函數(shù)的優(yōu)化求解問題的重要工具。人工蜂群算法作為一種新的仿生智能算法,其具有收斂速度快、求解精度高且不易陷入局部最優(yōu)等特點,在諸多領(lǐng)域得以應(yīng)用。隨著投資理論的不斷發(fā)展,投資組合優(yōu)化問題越來越復(fù)雜,對算法性能的要求也在逐步提高。因此,本文對人工蜂群算法在投資組合優(yōu)化問題的框架下進行研究和改進,是有必要且有意義的。本文主要工作如下:(1)本文結(jié)合前人研究成果,在“均值-方差”理論模型的范式下,使用資產(chǎn)收益的標準差作為風(fēng)險的度量。同時,本文考慮資產(chǎn)收益分布的偏態(tài)特征,將皮爾遜偏態(tài)系數(shù)引入模型,代替標準化的三階中心矩,作為對資產(chǎn)收益偏度的衡量,構(gòu)建了“均值-標準差-皮爾遜偏度系數(shù)”的...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 投資組合理論的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 人工蜂群算法的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作
        1.3.1 本文研究內(nèi)容
        1.3.2 本文結(jié)構(gòu)
第二章 投資組合理論及模型構(gòu)建
    2.1 均值-方差理論
        2.1.1 均值-方差理論的前提條件
        2.1.2 均值-方差理論的模型架構(gòu)
        2.1.3 均值-方差理論評價
    2.2 均值-方差-偏度理論
        2.2.1 偏度的概念
        2.2.2 均值-方差-偏度理論的具體內(nèi)容
        2.2.3 均值-方差-偏度理論的模型架構(gòu)
    2.3 引入風(fēng)險偏好的均值-標準差-皮爾遜偏態(tài)系數(shù)模型
        2.3.1 皮爾遜偏態(tài)系數(shù)
        2.3.2 引入風(fēng)險偏好的均值-標準差-皮爾遜偏態(tài)系數(shù)模型架構(gòu)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 人工蜂群算法的研究與改進
    3.1 人工蜂群算法的生物行為機理
        3.1.1 蜜蜂的信息傳導(dǎo)
        3.1.2 蜂群的角色與分工
    3.2 人工蜂群算法的基本原理
        3.2.1 人工蜂群算法流程
    3.3 人工蜂群算法的發(fā)展
        3.3.1 考慮個體和全局最優(yōu)的人工蜂群算法
        3.3.2 帶有高斯變異和混沌擾動的人工蜂群算法
        3.3.3 混合策略的人工蜂群算法
    3.4 人工蜂群算法的改進
        3.4.1 算法改進的基本思路
        3.4.2 算法改進的基本原理
        3.4.3 改進后的算法步驟
    3.5 改進人工蜂群算法的性能測試
        3.5.1 測試函數(shù)介紹
        3.5.2 試驗參數(shù)的設(shè)定
        3.5.3 測試結(jié)果
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于改進人工蜂群算法的投資組合實證研究
    4.1 投資組合設(shè)計
        4.1.1 相關(guān)概念介紹
        4.1.2 投資組合的構(gòu)建
    4.2 實驗設(shè)置
        4.2.1 模型的前置條件
        4.2.2 算法調(diào)整
    4.3 實驗結(jié)果及評價
        4.3.1 評價指標
        4.3.2 實驗結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 本文結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻
發(fā)表論文、參加科研情況說明
致謝



本文編號：3860556