【摘 要】
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粒子群最优化算法（PSO）由于其速度快、效率高的特点被广泛应用于金融、生物等多个学术领域,在金融领域中,粒子群最优化方法最多被用于以夏普比率为目标函数的风险资产组合最优化过程。本文在构建风险资产组合中考虑高阶矩风险的影响,通过使用粒子群最优化算法优化由不同的金融异象及常见的风险溢价因子作为单个资产而构建的风险资产组合,并通过该组合与最优化夏普比率产生的风险资产组合进行比较,证明不同资产的高阶矩风险
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粒子群最优化算法（PSO）由于其速度快、效率高的特点被广泛应用于金融、生物等多个学术领域,在金融领域中,粒子群最优化方法最多被用于以夏普比率为目标函数的风险资产组合最优化过程。本文在构建风险资产组合中考虑高阶矩风险的影响,通过使用粒子群最优化算法优化由不同的金融异象及常见的风险溢价因子作为单个资产而构建的风险资产组合,并通过该组合与最优化夏普比率产生的风险资产组合进行比较,证明不同资产的高阶矩风险（主要是协偏度与协峰度）是造成部分超额收益的来源,这在一定程度上可以解释市场上存在的金融异象溢价情况。同时,本文对上述结论进行反向验证,证实了粒子群最优化算法的确在权衡高阶矩风险与承受风险所带来的收益后作出了效率的选择。在目标函数包含高阶矩风险时,粒子群最优化算法的最优化结果能够在一定程度上体现对高阶矩风险的规避情况。
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