多阶段投资组合模型及其算法的研究

发布时间：2025-07-18 23:23

　　投资组合是现代金融领域中一个重要的研究方向,典型的投资组合模型多数是单阶段的、静态的,然而投资者的投资行为往往是多阶段的、动态的,因此,多阶段投资组合模型近年来得到了广泛研究。本硕士学位论文主要就多阶段投资组合均值-VaR模型的有效前沿和不确定性多阶段投资组合模型及算法进行了讨论,其主要内容如下: 第一部分,主要介绍了课题的研究意义和研究现状,以及本文的主要研究成果。 第二部分,给出了多阶段投资组合均值-VaR模型的有效解的解析表达式,并对有效前沿进行了讨论,推广了单阶段投资组合均值-VaR模型的相关结论。 第三部分,首先根据模糊性可以表示未来收益率的不确定性,基于可信性理论,建立了基于可信性安全准则的多阶段模糊投资组合模型;然后根据模型的特性,设计了结合模糊模拟、遗传算法、小波神经网络、动态规划等理论的混合智能算法,并给出了该算法的具体实现步骤和具体的实现程序。实例分析表明,当选取适当的小波神经网络中的隐含层结点数及尺度、位移等初始化参数时,可以得到该模型的解,使模糊不确定性的投资组合行为具有可操作性。 第四部分,根据模糊熵也是不确定性的一种度量,建立了基于模糊熵的另一...

【文章页数】：86 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 本课题的研究意义
    1.2 本课题的研究现状
    1.3 本文的主要研究工作
第二章 多阶段投资组合均值-VAR模型的讨论
    2.1 引言
    2.2 VAR 的表达式
    2.3 多阶段投资组合均值-VAR 模型的建立
    2.4 多阶段投资组合均值-VAR 模型的求解
    2.5 多阶段投资组合均值-VAR 模型有效前沿的讨论
    2.6 加入一种无风险资产的多阶段投资组合均值-VAR 模型
    2.7 实证分析
    2.8 结束语
第三章 基于可信性安全准则的多阶段模糊投资组合模型
    3.1 引言
    3.2 模糊理论
    3.3 模型的建立
    3.4 基于小波神经网络的智能混合算法
    3.5 实证分析
    3.6 结束语
第四章 基于模糊熵的多阶段投资组合模型
    4.1 引言
    4.2 信息熵的定义
    4.3 模糊变量的熵
    4.4 模型的建立
    4.5 基于小波神经网络的智能混合算法
    4.6 实证分析
    4.7 结束语
第五章 总结与展望
参考文献
攻读学位期间公开发表的论文
致谢
附录



本文编号：4057596