基于模糊目標(biāo)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(jié)合了金融學(xué)應(yīng)用與數(shù)學(xué)理論的一類研究，且越來越受到投資決策人與學(xué)者們的關(guān)注。馬科維茨是當(dāng)初建立起金融投資組合理論基礎(chǔ)的關(guān)鍵人物。其提出的均值方差模型以均值的方式?jīng)Q定了投資組合中的收益，以方差決定了風(fēng)險(xiǎn)。近些年來，目標(biāo)規(guī)劃模型日漸成為應(yīng)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(biāo)函數(shù)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(biāo)設(shè)定與模型的建立。此外，大部分的投資人與專家習(xí)慣于使用類似“高風(fēng)險(xiǎn)”、“低收益”、“低流動(dòng)性”等表述。使用這種帶有主觀性的描述將大大增加構(gòu)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(yùn)的是，模糊集理論應(yīng)運(yùn)而生并已成功運(yùn)用于解決模糊信息和體現(xiàn)投資者偏好的現(xiàn)實(shí)問題。大量文獻(xiàn)資料顯示，可能性測(cè)度已廣泛運(yùn)用于解決模糊問題，但也不可否認(rèn)該方法存在一些不足之處。因此，清華大學(xué)劉寶

3、啶教授提出了一種可信性測(cè)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(biāo)規(guī)劃模型對(duì)投資組合進(jìn)行優(yōu)化。由于可信性理論已多次成功應(yīng)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(yīng)的數(shù)學(xué)模型。此外，貝塔系數(shù)作為反映金融產(chǎn)品與市場(chǎng)大盤關(guān)系的一項(xiàng)重要屬性，我們也將其與模型表達(dá)式相結(jié)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(yīng)用該算