基于前景云的不确定语言多准则国际股指投资群决策

发布时间：2020-12-29 23:21

　　针对投资决策过程中语言评价值具有随机性及模糊性,以及投资者的决策容易受到其情绪的影响且不同投资者受到的影响程度不同,本文提出基于前景云的不确定语言多准则投资群决策方法,并将其运用在国际股指投资中。其中,前景理论模型用来刻画投资者情绪对决策的影响,而云模型用来刻画语言评价值模糊性和随机性之间的关联。更具体来说,论文首先解决传统文献云生成方法中云期望值超过论域或者无法区分语言评价标度等级等问题,然后构建了前景云模型并将该模型应用于多个专家共同进行的国际股指投资群决策。实证结果显示,该模型得出的决策结果比传统决策方法下的结果更直观、可靠,表现为决策依据不仅考虑方案的期望值大小及变动风险,而且还考虑了投资者情绪对决策的影响。由此可得出,本文所提出的模型更符合现实情景,也更能有效实现对投资群决策。 

【文章来源】：运筹与管理. 2019年02期 北大核心CSSCI

【文章页数】：13 页

【部分图文】：

文献［31］中云模型中期望值生成法示意图赵坤等［29］提出的方法确实对Li等［22］及阎岩

］及阎岩等［28］进行了较好的改进，避免了生成的云模型期望值超过论域且区分出了语言评价标度的等级。但是，其仍存在一个不可回避的问题，即对中间云和最后一朵半升云的期望值作为线段的两个端点进行多等份平分，这与邸凯昌等［30］提出的云变换原则———基于黄金分割率思想的模型构建方法不一致。因此，论文提出另外一种云模型的生成方法，其中该法也是通过对云期望值进行改进，熵与超熵依然与Li等［22］及阎岩等［28］里的生成方法一致。该法的构建思路如图2所示:图2本文提出云模型期望值生成法示意图本文提出云模型的生成方法严格遵循黄金分割率的思想。其中，云模型中期望值的具体生成步骤为:Step1根据论域U=［Xmin，Xmax］，生成中间完整云。其计算公式为Ex0=(Xmax+Xmin)/2。Step2生成半升云期望值。第一个与中间云相邻的半升云的期望值为论域最大值与中间云期望值差值的0．382倍，再加上中间云的期望值，公式表示为Ex+1=Ex0+0．382×(Xmax－Ex0);第二个与中间云相邻的半升云的期望值为论域最大值与第一朵半升云期望值差值的0．382倍，再加上第一朵半升云的期望值，计算公式为Ex+2=Ex+1+0．382×(Xmax－Ex+1)。以此类推，最后一朵半升云的计算公式为:Ex+(n－1)/2=Ex+(n－3)/2+0．382×(Xmax－Ex+(n－3)/2)。Step3生成半降云期望值。第一个与中间云相邻的半降云的期望值为中间云期望值与论域中最小值差值的0．382倍，再加上中间云的期望第2期莫国莉，等:基于前景云的不确定?


本文编号：2946526