【摘要】：通過(guò)基于集成預(yù)測(cè)的方法構(gòu)建模糊投資組合,代表性地選擇了遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、多因素SVM回歸模型和ARIMA時(shí)間序列模至作為組合預(yù)測(cè)中的單一模型,并將單一模型預(yù)測(cè)結(jié)果佳為模糊變量進(jìn)行投資組合優(yōu)化,實(shí)證結(jié)果表明基于集成預(yù)測(cè)的均值-方差-熵的投資組合相比其他組合收益率更高,相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)更低.該方法可以用于投資基金管理、金融風(fēng)險(xiǎn)管理等實(shí)際工作中,以便提高決策的科學(xué)性.
[Abstract]:The fuzzy portfolio is constructed based on the integrated forecasting method. The genetic neural network model, the multi-factor SVM regression model and the ARIMA time series model are selected as the single model in the combination prediction. The results show that the average-variance-entropy portfolio based on the integrated prediction is higher and the relative risk is lower than that of the other portfolios. The results show that the average-variance-entropy based on the integrated prediction is better than the other portfolios in portfolio optimization. This method can be used in investment fund management, financial risk management and other practical work, in order to improve the scientific decision-making.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院研究生院管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71171009,71031001) 廣義虛擬經(jīng)濟(jì)專(zhuān)項(xiàng)資助(GX2010-1001(Z))
【分類(lèi)號(hào)】：F830;F224

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本文編號(hào)：2457012