【摘 要】
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人们期望投资组合可实现收益最大化、风险最小化的目标,目前求解该问题的经典方法为交互式进化多目标优化（Interactive Evolutionary Multi-Objective Method,IEMO）方法,包括偏好反馈、进化算法和偏好模型。偏好变化的发生并非等时间间隔,而偏好发生变化时即为最佳交互时机,因此跟踪投资者的偏好信息,获取最佳交互时机,成为交互式投资组合优化方法中重要的研究内容。为
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人们期望投资组合可实现收益最大化、风险最小化的目标,目前求解该问题的经典方法为交互式进化多目标优化（Interactive Evolutionary Multi-Objective Method,IEMO）方法,包括偏好反馈、进化算法和偏好模型。偏好变化的发生并非等时间间隔,而偏好发生变化时即为最佳交互时机,因此跟踪投资者的偏好信息,获取最佳交互时机,成为交互式投资组合优化方法中重要的研究内容。为捕获最佳交互时机,及时介入交互,引导决策者（Decision Maker,DM）矫正偏好,本文从三个方面改进现有IEMO方法:（1）构建偏好变化跟踪的集成分类器的偏好模型:通过进化算法及偏好反馈环节获取DM偏好信息后,需对其偏好变化进行跟踪,构建随机森林的集成分类器的偏好模型提高可靠性。由于DM真实偏好未知,故传统的准确率无法评判偏好模型的可靠性。故构建相对阈值、期望准确度、可靠性基准置信水平参数评价指标来评价其可靠性。（2）改进事前判断的动态交互模式:交互前,采用多数成员投票规则、二值函数再赋值、t分布的区间估计等方法,构建非可靠成员分类器比例判断DM的偏好变化。在非可靠成员分类器比例超过50%时进行交互,以捕获最佳交互时机。（3）事后根据成员分类器预测结果的可靠性更新偏好模型:交互后,将成员分类器的预测结果与真实交互所得偏好等级对比,采用多数投票并二值化再赋值。以可靠性基准置信水平与相对阈值评估成员分类器的可靠性并更新成员分类器。本文采用两两比较的偏好反馈方式及随机森林的偏好模型,以偏好变化预设的等步长交互方式为对照组,以事前判断的动态交互模式为实验组。对偏好不变和改变两种情况进行实验验证。实证表明改进的动态交互模式相比等步长的消极交互模式,可事前根据预测出的偏好变化来判断是否应当交互,有效跟踪实际发生的偏好变化,显著优化决策效果;偏好变化跟踪的集成分类器能兼顾模型可靠性与偏好变化性;偏好模型更新能够过滤可靠性较低的偏好模型。实证表明基于偏好变化跟踪的投资组合优化决策可帮助DM捕获最佳交互时机,从而更快地选择符合真实偏好的投资方案。
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