基于可信性理论的Mean-CVaR投资组合优化

发布时间：2017-09-21 20:33

  本文关键词：基于可信性理论的Mean-CVaR投资组合优化

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【摘要】：选取CVaR作为风险度量指标,在可信性理论的基础上构建Mean-CVaR投资组合模型,采用Markov过程预测作为模糊变量的预期投资收益率,并设计基于模糊模拟和遗传算法的混合智能算法以求解;选取上证50成份股2013—2014年的日度历史交易数据,将该模型应用到中国证券市场,结果发现该投资组合模型与中国证券市场的环境具有一定的适应性,能够为投资者的投资决策提供依据。
【作者单位】： 北京市工商行政管理局东城分局;中央财经大学统计与数学学院;
【关键词】： 可信性理论 Mean-CVaR 混合智能算法
【基金】：国家自然科学基金面上项目《稳健投资组合选择的并行最优化算法研究与实现》(61272193)
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 一、引言1952年Markowitz首次提出了均值-方差投资组合模型,该模型将方差作为风险度量的指标,开启了现代投资组合理论的大门[1]。此后,针对方差度量风险所存在的缺陷,Bawa、Konno、Rockafellar和Uryasev等先后提出了下偏矩、绝对偏差、VaR和CVaR等风险度量指标[2-4],CVaR是超

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