本文選題：投資組合　切入點：條件風險價值　出處：《河南師范大學學報(自然科學版)》2014年03期

【摘要】：基于投資者是風險厭惡型和風險資產(chǎn)價格路徑服從跳擴散過程的假設,采用條件風險價值來度量組合風險,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優(yōu)化方法嵌入到基于群體的蝙蝠仿生算法中,構建一種改進的蝙蝠算法,該算法既充分發(fā)揮交叉熵方法的隨機性、自適應性和魯棒性,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格路徑,進而采用所建算法實現(xiàn)模型求解,并與遺傳算法和線性規(guī)劃方法進行比較.實驗結果表明,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.
[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】： 上海理工大學管理學院;皖西學院金融與數(shù)學學院;
【基金】：國家自然科學基金(11171221) 上海市一流學科(系統(tǒng)科學)資助項目(XTKX2012)
【分類號】：F830.9;O211.67

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1689021