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基于W0rst-Case VaR风险的模糊投资组合优化模型

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如何选择一个满意的投资组合,使得在一定条件下实现一个最有效的风险-收益搭配,是金融投资领域的重点问题之一.由于不同学者对风险的研究角度不同,对风险概念的定义与解释也不尽一致.本文在双目标投资组合模型中,引入最坏情况风险值(worst-case VaR)的概念,同时考虑到了证券投资的预期收益率和风险的模糊性,讨论了S性隶属函数(logistic membership function)模型.以证券组合期望收益率极大化和最坏情况风险值极小化为目标,建立了一种新的基于模糊多目标规划的证券投资决策模型.依据上海证券市场8只股票的收益率数据,采用遗传算法进行了模拟计算,验证了模型的有效性.

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来源
《中国数量经济学会2006年会》|2006年|1-8|共8页
会议地点杭州
作者
刘艳春;
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作者单位

中国数量经济学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类数量经济学;
关键词
投资组合; 模糊系统理论; 遗传算法; 证券投资; 多目标规划; 决策模型; 收益率;

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