Markowitz作為組合證券投資理論的奠基人,提出的組合證券投資模型得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用,但由于該模型是建立在一系列嚴(yán)格假設(shè)基礎(chǔ)之上的,如市場無摩擦、股票可以任意拆分等,因此其實際有效性和應(yīng)用范圍均受到了很大的限制。近年來國內(nèi)外的眾多學(xué)者都對這一理論進(jìn)行了深入的研究和探討,提出了不少改進(jìn)和完善的方法,如加入交易成本、整手買賣的要求等,然而由于模型求解的復(fù)雜性,很多學(xué)者為了降低難度,往往簡化交易成本的核算,從而導(dǎo)致模型的交易成本度量并不準(zhǔn)確,未能真正反映證券市場的實際情況,不能給投資者提供足夠的參考。因此,本文在考慮整手交易的基礎(chǔ)上,精確核算證券交易過程中的各項費用,建立了一個更加符合我國證券市場實際的組合投資模型,彌補了以往模型簡化交易費用的不足,使得組合投資模型更加貼近我國的實際。 其次,在求解組合投資模型時,大部分學(xué)者都把遺傳算法作為最主要的手段加以研究和應(yīng)用。遺傳算法作為一種能有效求解復(fù)雜優(yōu)化問題的全局搜索算法,具有簡單易行、收斂速度快等特點,但是在實際應(yīng)用中往往又存在著很多不盡如人意的問題,如容易產(chǎn)生早熟現(xiàn)象、局部搜索能力差等。因此考慮搜索能力更強、收斂更快的算法,是求解模型所面臨的一個重要問題。從以往的研究中可知,常用的梯度法、爬山法、模擬退火等算法均具有較強的局部搜索能力,因此本文利用退火遺傳算法結(jié)合動態(tài)罰函數(shù)來求解所建立的投資模型,將模擬退火的思想融入到懲罰函數(shù)的選取中,對懲罰因子加以改進(jìn),從而提高算法的效率。最后,用投資實例驗證了混合遺傳算法求解組合證券投資模型的有效性。實驗結(jié)果表明本文算法不僅具有較強的搜索能力,而且避免了早熟現(xiàn)象的發(fā)生,相比于傳統(tǒng)的遺傳算法具有更高的求解精度和更快的收斂速度,可以為投資者提供更好的決策參考。
【學(xué)位單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2005
【中圖分類】：F830.91;F224
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 現(xiàn)代組合投資理論的產(chǎn)生與發(fā)展
    1.2 我國投資理論研究的歷史及發(fā)展趨勢
    1.3 本文所研究的內(nèi)容
    1.4 本文章節(jié)的組織結(jié)構(gòu)
第二章 考慮完整交易費用的組合投資模型的建立
    2.1 現(xiàn)有的組合投資風(fēng)險度量模型
    2.2 本文模型的建立
    2.3 本章小結(jié)
第三章 混合遺傳算法
    3.1 遺傳算法
    3.2 模擬退火算法
    3.3 動態(tài)罰函數(shù)法
    3.4 混合遺傳算法
    3.5 本章小結(jié)
第四章 考慮完整交易費用的組合投資模型的混合遺傳算法求解..
    4.1 算法設(shè)計
    4.2 實證分析
    4.3 本章小結(jié)
第五章 全文總結(jié)及展望
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和參加科研情況說明
致謝

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