遺傳算法求解均值—核估計(jì)VaR投資組合模型的算子及參數(shù).pdf

1、VaR方法是一種度量金融風(fēng)險(xiǎn)的新方法，具有測(cè)度全面，概念簡(jiǎn)單，適合監(jiān)管等優(yōu)點(diǎn)?；诤斯烙?jì)的VaR歷史模擬法使VaR估計(jì)的歷史模擬可以建立在連續(xù)可微的組合回報(bào)基礎(chǔ)上，不但具有普通歷史模擬法無(wú)需分布假定的優(yōu)點(diǎn)，而且使估計(jì)精度更高，估計(jì)信息更全。 本文將基于核估計(jì)的VaR歷史模擬引入投資組合模型，用其替換方差作為風(fēng)險(xiǎn)的度量，提出均值—核估計(jì)VaR投資組合模型。由于用普通方法求解的困難性，文章采用遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解。 遺傳算

2、法是一種優(yōu)秀的全局隨機(jī)搜索算法，它通過(guò)模擬自然界生物進(jìn)化過(guò)程與機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)最優(yōu)解的搜索。但對(duì)具體的問(wèn)題，往往需要進(jìn)行特殊的設(shè)計(jì)，才能以較高的效率得到較好的結(jié)果。在用遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解的過(guò)程中，考慮到遺傳算子、參數(shù)等不確定因素對(duì)遺傳算法的求解效率的影響，必須對(duì)先對(duì)算子、參數(shù)進(jìn)行最優(yōu)化的選擇。為此，本文提出一種嵌套式的雙層遺傳算法，以算子和參數(shù)的選擇作為遺傳編碼，將以不同算子和參數(shù)求解內(nèi)層遺傳算法的效率作為外層遺傳算法的目標(biāo)函數(shù)，通過(guò)外