基于集成预测的均值-方差-熵的模糊投资组合选择

发布时间：2019-04-12 12:22

【摘要】：通过基于集成预测的方法构建模糊投资组合,代表性地选择了遗传神经网络模型、多因素SVM回归模型和ARIMA时间序列模至作为组合预测中的单一模型,并将单一模型预测结果佳为模糊变量进行投资组合优化,实证结果表明基于集成预测的均值-方差-熵的投资组合相比其他组合收益率更高,相对风险更低.该方法可以用于投资基金管理、金融风险管理等实际工作中,以便提高决策的科学性.
[Abstract]:The fuzzy portfolio is constructed based on the integrated forecasting method. The genetic neural network model, the multi-factor SVM regression model and the ARIMA time series model are selected as the single model in the combination prediction. The results show that the average-variance-entropy portfolio based on the integrated prediction is higher and the relative risk is lower than that of the other portfolios. The results show that the average-variance-entropy based on the integrated prediction is better than the other portfolios in portfolio optimization. This method can be used in investment fund management, financial risk management and other practical work, in order to improve the scientific decision-making.
【作者单位】： 北京航空航天大学经济管理学院;中国科学院研究生院管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(71171009,71031001) 广义虚拟经济专项资助(GX2010-1001(Z))
【分类号】：F830;F224

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