【摘 要】
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Markowitz投资组合模型是投资分析中的一种有效工具,但是传统的均值和方差一协方差矩阵的计算不能有效的反映未来的不确定性,本文首先用可能性回归模型,求解一个线性规划问题
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Markowitz投资组合模型是投资分析中的一种有效工具,但是传统的均值和方差一协方差矩阵的计算不能有效的反映未来的不确定性,本文首先用可能性回归模型,求解一个线性规划问题,对未来收益率与和方差.协方差矩阵重新估值,然后,将Markowitz投资组合模型归结两个目标的最优化问题。遗传算法特别是NSGA-Ⅱ算法可以求解多目标最优化问题,而且在保持解的多样性和运行效率方面都有很大的优势,文中详细介绍了NSGA-Ⅱ的算法过程,并介绍了近年来对NSGA-Ⅱ算法的一些改进。
本文的主要工作是详细介绍了NSGA-Ⅱ算法用于搜索投资组合有效边界的具体步骤,并选取沪、深9只股票进行实证研究。用可能性回归模型得出未来收益率和方差-协方差矩阵,与传统的均值和方差.协方差矩阵进行了比较,最后运用NSGA-Ⅱ算法,求解出9只股票的最优投资策略和对应于该投资策略的收益率和风险。
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