基于模糊目標規(guī)劃的投資組合優(yōu)化研究.pdf

1、眾所周知，投資組合選擇問題是結合了金融學應用與數學理論的一類研究，且越來越受到投資決策人與學者們的關注。馬科維茨是當初建立起金融投資組合理論基礎的關鍵人物。其提出的均值方差模型以均值的方式決定了投資組合中的收益，以方差決定了風險。近些年來，目標規(guī)劃模型日漸成為應用于投資組合優(yōu)化問題中的常見模型。該模型的核心思想在于確保目標函數的期望水平，并追求最小化與該水平的偏差。
　　一般來說，投資組合選擇過程是基于清晰信息環(huán)境條件的。然而，在

2、具體的投資組合選擇情景中，有大量的不確定因素將左右目標設定與模型的建立。此外，大部分的投資人與專家習慣于使用類似“高風險”、“低收益”、“低流動性”等表述。使用這種帶有主觀性的描述將大大增加構建模型的困難。因此，我們無法使用精確的方法來描述這種特性。幸運的是，模糊集理論應運而生并已成功運用于解決模糊信息和體現投資者偏好的現實問題。大量文獻資料顯示，可能性測度已廣泛運用于解決模糊問題，但也不可否認該方法存在一些不足之處。因此，清華大學劉寶

3、啶教授提出了一種可信性測度來解決該類問題。此后的十多年里，可信性理論體系被不斷地傳承和發(fā)展。
　　本研究將提出三類模糊目標規(guī)劃模型對投資組合進行優(yōu)化。由于可信性理論已多次成功應用于解決投資組合問題，因此我們將充分利用該理論建立起相應的數學模型。此外，貝塔系數作為反映金融產品與市場大盤關系的一項重要屬性，我們也將其與模型表達式相結合。在成功建立起模型后，本研究將提出一種特殊的混合智能算法，該算法由遺傳算法衍變而成。最后我們將應用該算