幾個優(yōu)化算法在投資組合模型中的應(yīng)用.pdf

1、隨著優(yōu)化算法的不斷發(fā)展，許多研究者采用優(yōu)化算法解決現(xiàn)實(shí)生活中的各類優(yōu)化問題.同時，現(xiàn)代投資組合理論發(fā)展至今，國內(nèi)外也有大量優(yōu)秀的研究成果.本文主要研究的是優(yōu)化算法在投資組合模型中的應(yīng)用.文中的模型均含有投資者的風(fēng)險偏好參數(shù)，更好地體現(xiàn)投資者的風(fēng)險偏好程度.主要的研究內(nèi)容和成果如下:
　　 (1)構(gòu)造三種指標(biāo).第一種是剩余收益方差比，用于挑選優(yōu)質(zhì)證券進(jìn)行組合投資.第二種是投資組合的偏差組合，用于評價文中的投資組合模型的優(yōu)劣.第三種

2、是在方差和下半方差的基礎(chǔ)上提出的新的風(fēng)險度量指標(biāo)組合半方差.文中給出了這三種指標(biāo)的應(yīng)用.
　　 (2)本文介紹了旋轉(zhuǎn)算法，粒子群算法，一種新的修正后的混合型共軛梯度法和非光滑無約束算法在投資組合模型中的應(yīng)用.其中證明了新的混合型共軛梯度法及其修正后算法的下降性和全局收斂性，并給出數(shù)值檢驗(yàn).
　　 (3)分別采用旋轉(zhuǎn)算法和粒子群算法求解不允許賣空和不同約束條件下的投資組合模型.文中允許賣空的投資組合模型只含有一個等式約束.