【摘 要】
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投资组合研究的是金融市场中投资者如何将手中财富合理分配,实现减小风险、增加财富这一目的而做出投资组合选择策略.在投资过程中投资者不仅要应对不确定性风险还要面临自身因素所导致的背景风险等,背景风险是指不能在金融市场上通过资产组合配置来进行分散的风险,即劳动力收入、创业收入、专有业务收入、房地产投资、健康问题引起的意外费用、健康保险以及生活必需支出(与收入相独立)等因素所导致的风险.本文的主要研究内容
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投资组合研究的是金融市场中投资者如何将手中财富合理分配,实现减小风险、增加财富这一目的而做出投资组合选择策略.在投资过程中投资者不仅要应对不确定性风险还要面临自身因素所导致的背景风险等,背景风险是指不能在金融市场上通过资产组合配置来进行分散的风险,即劳动力收入、创业收入、专有业务收入、房地产投资、健康问题引起的意外费用、健康保险以及生活必需支出(与收入相独立)等因素所导致的风险.本文的主要研究内容如下:1.考虑到背景风险这一因素,本文利用模糊集和可能性理论建立不同风险态度下含有背景风险的模糊投资组合;同时考虑交易费用,建立可能性均值-下半方差模型.并提出一种求解该模型的带有选择规则的粒子群算法进行数值实验,结果表明模型是合理的、算法是可行的.2.考虑到中国金融市场交易的实际情况风险,为降低投资风险,引入改进的可能性熵,建立不同风险态度下含有背景风险和交易费用的可能性均值-下半方差-熵模型.为了求解该多目标模型,本文提出一种改进的差分进化算法并给出数值算例,数值结果表明所提出的算法有效,模型符合实际.3.考虑现实生活中投资者对资产的选择往往是多阶段的,可以重新分配自己的财富,因此,本文对投资组合的研究就从单阶段过渡到多阶段,加入资产的基数约束,构建多阶段的投资组合模型,用遗传算法对模型求解,验证了模型是合理的.
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