針對(duì)投資決策過(guò)程中語(yǔ)言評(píng)價(jià)值具有隨機(jī)性及模糊性,以及投資者的決策容易受到其情緒的影響且不同投資者受到的影響程度不同,本文提出基于前景云的不確定語(yǔ)言多準(zhǔn)則投資群決策方法,并將其運(yùn)用在國(guó)際股指投資中。其中,前景理論模型用來(lái)刻畫(huà)投資者情緒對(duì)決策的影響,而云模型用來(lái)刻畫(huà)語(yǔ)言評(píng)價(jià)值模糊性和隨機(jī)性之間的關(guān)聯(lián)。更具體來(lái)說(shuō),論文首先解決傳統(tǒng)文獻(xiàn)云生成方法中云期望值超過(guò)論域或者無(wú)法區(qū)分語(yǔ)言評(píng)價(jià)標(biāo)度等級(jí)等問(wèn)題,然后構(gòu)建了前景云模型并將該模型應(yīng)用于多個(gè)專(zhuān)家共同進(jìn)行的國(guó)際股指投資群決策。實(shí)證結(jié)果顯示,該模型得出的決策結(jié)果比傳統(tǒng)決策方法下的結(jié)果更直觀、可靠,表現(xiàn)為決策依據(jù)不僅考慮方案的期望值大小及變動(dòng)風(fēng)險(xiǎn),而且還考慮了投資者情緒對(duì)決策的影響。由此可得出,本文所提出的模型更符合現(xiàn)實(shí)情景,也更能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)投資群決策。 

【文章來(lái)源】：運(yùn)籌與管理. 2019年02期 北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：13 頁(yè)

【部分圖文】：

文獻(xiàn)［31］中云模型中期望值生成法示意圖趙坤等［29］提出的方法確實(shí)對(duì)Li等［22］及閻巖

］及閻巖等［28］進(jìn)行了較好的改進(jìn)，避免了生成的云模型期望值超過(guò)論域且區(qū)分出了語(yǔ)言評(píng)價(jià)標(biāo)度的等級(jí)。但是，其仍存在一個(gè)不可回避的問(wèn)題，即對(duì)中間云和最后一朵半升云的期望值作為線段的兩個(gè)端點(diǎn)進(jìn)行多等份平分，這與邸凱昌等［30］提出的云變換原則———基于黃金分割率思想的模型構(gòu)建方法不一致。因此，論文提出另外一種云模型的生成方法，其中該法也是通過(guò)對(duì)云期望值進(jìn)行改進(jìn)，熵與超熵依然與Li等［22］及閻巖等［28］里的生成方法一致。該法的構(gòu)建思路如圖2所示:圖2本文提出云模型期望值生成法示意圖本文提出云模型的生成方法嚴(yán)格遵循黃金分割率的思想。其中，云模型中期望值的具體生成步驟為:Step1根據(jù)論域U=［Xmin，Xmax］，生成中間完整云。其計(jì)算公式為Ex0=(Xmax+Xmin)/2。Step2生成半升云期望值。第一個(gè)與中間云相鄰的半升云的期望值為論域最大值與中間云期望值差值的0．382倍，再加上中間云的期望值，公式表示為Ex+1=Ex0+0．382×(Xmax－Ex0);第二個(gè)與中間云相鄰的半升云的期望值為論域最大值與第一朵半升云期望值差值的0．382倍，再加上第一朵半升云的期望值，計(jì)算公式為Ex+2=Ex+1+0．382×(Xmax－Ex+1)。以此類(lèi)推，最后一朵半升云的計(jì)算公式為:Ex+(n－1)/2=Ex+(n－3)/2+0．382×(Xmax－Ex+(n－3)/2)。Step3生成半降云期望值。第一個(gè)與中間云相鄰的半降云的期望值為中間云期望值與論域中最小值差值的0．382倍，再加上中間云的期望第2期莫國(guó)莉，等:基于前景云的不確定?


本文編號(hào)：2946526