考虑复杂约束的鲁棒均值-CVaR投资组合模型及粒子群算法

发布时间：2017-06-22 06:00

  本文关键词：考虑复杂约束的鲁棒均值-CVaR投资组合模型及粒子群算法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：投资组合模型中期望收益等参数的估计误差对最优投资组合策略的稳定性产生重要影响.在提出考虑复杂约束和交易成本的鲁棒均值-CVa R投资组合模型的基础上,设计改进粒子群算法来求解该模型.应用实际交易数据对所提出的模型和算法进行数值实验和比较,结果表明改进粒子群算法能有效地求解该模型,产生更稳定的最优投资策略,从而能够更好地适合实际投资环境.
【作者单位】： 电子科技大学经济与管理学院;
【关键词】： 鲁棒优化 投资组合 条件风险价值 复杂约束 粒子群算法
【基金】：国家自然科学基金项目(71571031) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(ZYGX2013J133)
【分类号】：F224.3;F832.51
【正文快照】： 0引言自1952年Markowitz[1]提出著名的均值方差模型,投资组合理论得到了快速的发展.后来人们又相继提出了如均值-Va R和均值-CVa R[2]等模型.然而,由这些模型得到的最优投资策略对输入参数(如期望收益)的扰动非常敏感,输入参数的微小变化可能导致投资策略产生很大波动[3].鲁棒

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本文编号：470838