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1、Markowitz投資組合模型是投資分析中的一種有效工具,但是傳統(tǒng)的均值和方差一協(xié)方差矩陣的計(jì)算不能有效的反映未來(lái)的不確定性,本文首先用可能性回歸模型,求解一個(gè)線性規(guī)劃問(wèn)題,對(duì)未來(lái)收益率與和方差.協(xié)方差矩陣重新估值,然后,將Markowitz投資組合模型歸結(jié)兩個(gè)目標(biāo)的最優(yōu)化問(wèn)題。遺傳算法特別是NSGA-Ⅱ算法可以求解多目標(biāo)最優(yōu)化問(wèn)題,而且在保持解的多樣性和運(yùn)行效率方面都有很大的優(yōu)勢(shì),文中詳細(xì)介紹了NSGA-Ⅱ的算法過(guò)程,并介紹了近年來(lái)對(duì)
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