【摘 要】
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中国经济水平不断提高,股票市场不断完善,证券投资在不少居民的资产增值方式中扮演着重要角色,然而在证券市场投资的风险难以忽视,如何求得股票投资的最优组合的问题已深深扎根于投资者的心中,越来越多的学者投身于对投资组合理论的研究。一九五二年,美国经济学家Markowitz突破性的提出了均值-方差（MV）模型,自此不少研究者以均值-方差模型为基础进行研究,建立更加适应实际的投资组合模型,同时已有研究者将投
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中国经济水平不断提高,股票市场不断完善,证券投资在不少居民的资产增值方式中扮演着重要角色,然而在证券市场投资的风险难以忽视,如何求得股票投资的最优组合的问题已深深扎根于投资者的心中,越来越多的学者投身于对投资组合理论的研究。一九五二年,美国经济学家Markowitz突破性的提出了均值-方差（MV）模型,自此不少研究者以均值-方差模型为基础进行研究,建立更加适应实际的投资组合模型,同时已有研究者将投资组合与熵的定义相结合,将熵作为度量风险的指标,近年来随着行为金融学的广泛应用,投资者的心理对投资决策的影响逐渐获得学者的关注,可以在投资组合模型中引入情绪指标对风险进一步度量。本文采用结构化数据与非结构化数据相结合的方法来度量风险,利用主成分分析提取负半熵、Yager熵、Tsallis广义熵以及比例熵的信息,构建主成分熵,用SO-PMI方法扩充知网情感词典,采用情感词典方法分析热门网站中提取的评论得到情绪指数,并将股票情绪指数的标准偏差作为评价投资者情绪波动的风险引入均值-CVaR模型中,建立基于情感分析的带有交易费用的均值-CVaR-主成分熵模型。通过优化后的多目标粒子群算法寻找模型的最优解,本文基于Sigmoid函数构造权重,根据其他学者的实证分析改进学习因子,实现多目标粒子群算法的改进。在实践方面,本文将选取具有代表性的股票作为研究样本,利用改进的多目标粒子群算法求得股票权重,比较基于情感分析的带有交易费用的均值-CVaR-主成分熵模型的收益率和上证50指数以及采用改进的多目标粒子群算法前后模型最优解,验证模型的实用性等。最后在实证分析中发现,均值-CVaR-主成分熵模型不仅降低了风险,还提升了收益率。
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