采用半方差來(lái)度量投資組合的風(fēng)險(xiǎn),構(gòu)建均值-半方差投資組合優(yōu)化模型。針對(duì)其目標(biāo)函數(shù)的非可微性,探尋用哈里斯鷹優(yōu)化算法（Harris Hawks Optimization, HHO）來(lái)求解這個(gè)非光滑的金融優(yōu)化問(wèn)題,以獲得最優(yōu)投資組合。實(shí)證研究的結(jié)果表明HHO算法求解均值-半方差投資組合優(yōu)化問(wèn)題是可行和有效的。 

【文章來(lái)源】：皖西學(xué)院學(xué)報(bào). 2020,36(04)

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

中國(guó)石化等十個(gè)資產(chǎn)2009—2019年的周收盤價(jià)數(shù)據(jù)

表1顯示十只股票周收益率樣本數(shù)據(jù)的峰度值最小者為3.9458,大于3(正態(tài)分布的峰度值),其最大者高達(dá)13.7184,表現(xiàn)為尖峰性,不同于正態(tài)分布;同時(shí)其偏度(Skewness)值均不等于零,具有偏態(tài),有異于正態(tài)分布的對(duì)稱性;Jarque-Bera檢驗(yàn)的結(jié)果表明十只股票的周收益率均在99%的置信水平下拒絕正態(tài)分布的假設(shè)。圖2描繪出招商銀行、中國(guó)平安、山東黃金和東方航空等四只股票周收益率的正態(tài)分布檢驗(yàn)Q-Q圖,較為清晰地顯示這些股票周收益率樣本數(shù)據(jù)并不服從正態(tài)分布。(二)實(shí)驗(yàn)設(shè)置

圖3描繪出HHO、GA和PSO三種算法求解MSV模型所得到的有效前沿。從圖3可以看出,HHO算法所得到的投資組合的有效前沿更加靠近左上方,表明在滿足相同收益水平下,HHO算法求得的最優(yōu)投資組合所承受的風(fēng)險(xiǎn)更低,同時(shí)在相同風(fēng)險(xiǎn)承受能力的情況下,其所獲得收益更高。同時(shí),從圖中也可以看出HHO算法較為穩(wěn)定,而PSO算法求解MSV模型的結(jié)果波動(dòng)性較大。表3給出了其中7個(gè)不同收益水平下的最優(yōu)投資比例。從表3可以看出三種算法所得的最優(yōu)投資組合比例存在一定的差異,在資產(chǎn)選擇上差異不大,但在投資比例上差異較為明顯,這表明三種智能算法的尋優(yōu)精度上的差異較大,進(jìn)而表明HHO算法的求解精度較高。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3380821