發(fā)布時間：2017-09-01 16:16

  本文關鍵詞：CVaR投資組合問題求解的一種混合元啟發(fā)式搜索算法

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【摘要】：本文針對均值-CVaR投資組合優(yōu)化問題,基于混沌搜索、粒子群優(yōu)化和引力搜索算法提出了一種新的混合元啟發(fā)式搜索算法,而后基于多維布朗運動,借助Monte Carlo模擬情景生成得到價格路徑,進而近似求解均值-CVaR投資組合選擇問題,并與線性規(guī)劃和非參數估計兩種求解算法進行比較。模擬和實證算例結果表明,新算法在求解有效性和實用性方面表現(xiàn)更好,取得更為滿意的結果。
【作者單位】： 上海理工大學管理學院;皖西學院應用數學學院;
【關鍵詞】： 投資組合 條件風險價值 啟發(fā)式搜索 Monte Carlo模擬
【基金】：國家自然科學基金資助項目(11171221)
【分類號】：F224;F830.59
【正文快照】： 0引言MARKOWITZ[1]研究投資組合選擇問題(Portfolio Selection,PS)和風險管理時提出經典的均值-方差(Mean-Variance,MV)模型,開創(chuàng)了現(xiàn)代投資理論的新紀元。但是理論研究和實際應用都表明方差不是一個好的風險度量方法[2],為此許許多多的學者們紛紛探尋更好的風險度量方法。國

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