本文選題：投資組合問題 + 模糊決策�。� 參考：《西安電子科技大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：近年來，一方面投資組合問題中的實際因素往往具有一定的模糊性，另一方面帶交易費用、限制買空、賣空等條件的投資組合優(yōu)化問題是一個NP-完全問題，因此，對投資組合問題采用模糊理論與決策方法、智能優(yōu)化算法來求解成為研究重點與熱點。 本文采用模糊決策方法及混合智能算法解決帶約束的股票-債券投資組合問題。主要工作如下： 1.針對帶有V-型交易費用的半絕對偏差風(fēng)險函數(shù)投資組合問題，利用模糊決策理論，提出了一種新的投資收益目標(biāo)水平和投資風(fēng)險目標(biāo)水平心理滿意度的非線性隸屬函數(shù)，并將滿足非線性滿意程度的投資組合選擇模型轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃模型，，證明了兩者的等價性，最后通過實例說明了所建模型的可行性與有效性。 2.針對證券交易市場中交易單位、交易費用等約束，給出了股票-債券的半絕對偏差風(fēng)險函數(shù)，建立了在不允許買空、賣空、繳納交易費用及交易單位約束的條件下的股票-債券投資組合選擇的數(shù)學(xué)模型，提出了布谷鳥算法與螢火蟲算法相結(jié)合的混合智能算法，優(yōu)勢互補(bǔ)，增強(qiáng)了全局尋優(yōu)能力。最后通過實例驗證了模型及算法的有效性。
[Abstract]:In recent years, on the one hand, the actual factors in portfolio problems are often fuzzy, on the other hand, the portfolio optimization problem with transaction cost, short buying, short selling and other conditions is a NP-complete problem. Fuzzy theory and decision method are used to solve portfolio problem. In this paper, a fuzzy decision method and a hybrid intelligent algorithm are used to solve the stock-bond portfolio problem with constraints. The main tasks are as follows: 1. Aiming at the portfolio problem of semi-absolute deviation risk function with V-type transaction cost, a new nonlinear membership function of psychological satisfaction of investment return target level and investment risk target level is proposed by using fuzzy decision theory. The portfolio selection model satisfying the nonlinear satisfaction degree is transformed into a linear programming model, and the equivalence between the two models is proved. Finally, the feasibility and validity of the model are illustrated by an example. 2. Aiming at the constraints of trading unit and transaction cost in the stock exchange market, the semi-absolute deviation risk function of stock bond is given, and the risk function of short selling and short selling is established. Based on the mathematical model of stock bond portfolio selection under the condition of payment of transaction cost and trading unit constraint, a hybrid intelligent algorithm combining Cuckoo algorithm and firefly algorithm is proposed, which can complement each other and enhance the ability of global optimization. Finally, an example is given to verify the validity of the model and algorithm.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F830.91;O225

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1848765