CVaR投资组合问题求解的一种混合元启发式搜索算法

发布时间：2017-09-01 16:16

  本文关键词：CVaR投资组合问题求解的一种混合元启发式搜索算法

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【摘要】：本文针对均值-CVaR投资组合优化问题,基于混沌搜索、粒子群优化和引力搜索算法提出了一种新的混合元启发式搜索算法,而后基于多维布朗运动,借助Monte Carlo模拟情景生成得到价格路径,进而近似求解均值-CVaR投资组合选择问题,并与线性规划和非参数估计两种求解算法进行比较。模拟和实证算例结果表明,新算法在求解有效性和实用性方面表现更好,取得更为满意的结果。
【作者单位】： 上海理工大学管理学院;皖西学院应用数学学院;
【关键词】： 投资组合 条件风险价值 启发式搜索 Monte Carlo模拟
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11171221)
【分类号】：F224;F830.59
【正文快照】： 0引言MARKOWITZ[1]研究投资组合选择问题(Portfolio Selection,PS)和风险管理时提出经典的均值-方差(Mean-Variance,MV)模型,开创了现代投资理论的新纪元。但是理论研究和实际应用都表明方差不是一个好的风险度量方法[2],为此许许多多的学者们纷纷探寻更好的风险度量方法。国

【参考文献】

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本文编号：773095