本文選題：投資組合 + 隨機(jī)模糊��； 參考：《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2014年07期

【摘要】：考慮投資者面臨證券市場(chǎng)隨機(jī)和模糊的雙重不確定性,把證券收益率視為隨機(jī)模糊變量.根據(jù)前景理論建立符合投資者心理特征的期望收益和目標(biāo)概率隸屬度函數(shù),構(gòu)建目標(biāo)權(quán)重不等的加權(quán)極大-極小隨機(jī)模糊投資組合模型.在含有交易費(fèi)用和最小交易單位約束的摩擦市場(chǎng)環(huán)境下,利用改進(jìn)動(dòng)態(tài)鄰居粒子群算法求解投資組合問題.采用實(shí)證方法把市場(chǎng)分為上升和下降兩個(gè)階段,研究模型的表現(xiàn).結(jié)果表明:加權(quán)極大-極小隨機(jī)模糊投資組合模型的收益率優(yōu)于均值-方差投資組合模型;利用加權(quán)極大-極小隨機(jī)模糊投資組合模型能夠滿足不同風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度投資者的需求,構(gòu)建與投資者風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度一致的投資組合.
[Abstract]:Considering that investors are faced with the double uncertainty of stochastic and fuzzy in the securities market, the return rate of securities is regarded as a random fuzzy variable. According to the prospect theory, the expected income and objective probability membership function are established according to the psychological characteristics of investors, and the weighted Max-minimal stochastic fuzzy portfolio model with unequal objective weights is constructed. An improved dynamic neighbor particle swarm optimization algorithm is used to solve the portfolio problem in a frictional market with transaction costs and minimum transaction unit constraints. The empirical method is used to divide the market into two stages: upward and downward, and the performance of the model is studied. The results show that the weighted Max-minimal stochastic fuzzy portfolio model is superior to the mean-variance portfolio model, and the weighted Max-minimal stochastic fuzzy portfolio model can meet the needs of different risk attitude investors. Build a portfolio that is consistent with investor risk attitudes.
【作者單位】： 東北大學(xué)工商管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(70901017,71271047) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)(N100406003,N130606002)
【分類號(hào)】：F224;F830.59

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2091721