均值-CVaR投資組合模型及改進(jìn)的蝙蝠算法求解
本文選題:投資組合 切入點(diǎn):條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值 出處:《河南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年03期
【摘要】:基于投資者是風(fēng)險(xiǎn)厭惡型和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)價(jià)格路徑服從跳擴(kuò)散過(guò)程的假設(shè),采用條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值來(lái)度量組合風(fēng)險(xiǎn),建立均值-CVaR投資組合優(yōu)化模型.為快速有效求解模型,將基于模型的交叉熵隨機(jī)優(yōu)化方法嵌入到基于群體的蝙蝠仿生算法中,構(gòu)建一種改進(jìn)的蝙蝠算法,該算法既充分發(fā)揮交叉熵方法的隨機(jī)性、自適應(yīng)性和魯棒性,又有效抑制蝙蝠算法的早熟收斂現(xiàn)象.借助Monte Carlo模擬情景生成得到價(jià)格路徑,進(jìn)而采用所建算法實(shí)現(xiàn)模型求解,并與遺傳算法和線性規(guī)劃方法進(jìn)行比較.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新算法在求解有效性和實(shí)用性方面表現(xiàn)更好,取得更為滿意的結(jié)果.
[Abstract]:Based on the assumption that investors are risk-averse and risk asset price path service jump diffusion process, the conditional risk value is used to measure portfolio risk, and the average value of CVaR portfolio optimization model is established to solve the model quickly and effectively. The model-based cross-entropy random optimization method is embedded into the swarm based bat bionic algorithm, and an improved bat algorithm is constructed. The algorithm not only gives full play to the randomness, self-adaptability and robustness of the cross-entropy method, but also improves the robustness of the cross-entropy algorithm. The price path is obtained by using Monte Carlo simulation scenario, and then the model is solved by using the established algorithm, and compared with genetic algorithm and linear programming method. The experimental results show that, The new algorithm is more effective and practical, and gets more satisfactory results.
【作者單位】: 上海理工大學(xué)管理學(xué)院;皖西學(xué)院金融與數(shù)學(xué)學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(11171221) 上海市一流學(xué)科(系統(tǒng)科學(xué))資助項(xiàng)目(XTKX2012)
【分類號(hào)】:F830.9;O211.67
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1689021
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