![](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/1/12/9b4d1c80-2b7c-4b73-b9de-75f7dee8c1d7/9b4d1c80-2b7c-4b73-b9de-75f7dee8c1d7pic.jpg)
![基于遺傳算法的基金投資組合模型研究.pdf_第1頁(yè)](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/1/12/9b4d1c80-2b7c-4b73-b9de-75f7dee8c1d7/9b4d1c80-2b7c-4b73-b9de-75f7dee8c1d71.gif)
版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展的加快,中國(guó)的金融市場(chǎng)和金融體制不斷完善。在國(guó)民人均可支配收入不斷增長(zhǎng)的趨勢(shì)下,基金作為一種主要的大眾投資方式,在近兩年的時(shí)間內(nèi),呈現(xiàn)了迅猛發(fā)展的勢(shì)頭?;鹬饾u成中國(guó)資本市場(chǎng)上的主要機(jī)構(gòu)投資者,其投資組合直接作用于證券市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)。因此,建立有效的基金投資組合模型對(duì)中國(guó)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定發(fā)展具有十分重要的實(shí)踐意義。 本論文共分為四個(gè)部分:第一部分,綜述國(guó)內(nèi)外有關(guān)文獻(xiàn)研究現(xiàn)狀,提出了研究的意義:第二部分,界定了基金和基金
2、資產(chǎn)的概念,分析了基金資產(chǎn)的構(gòu)成,剖析了現(xiàn)有投資組合模型的不足及相應(yīng)的解決思路;第三部分對(duì)股票資產(chǎn)按照風(fēng)險(xiǎn)角度進(jìn)行了分類(lèi),建立了基金資產(chǎn)分類(lèi)的模糊數(shù)學(xué)模型。將股票和國(guó)債的單位風(fēng)險(xiǎn)所獲得的超額收益作為遺傳算法中的被操作對(duì)象,以遺傳算法中的目標(biāo)函數(shù)的形式來(lái)建立了投資組合模型,將投資組合模型作為遺傳算法中的適應(yīng)度函數(shù),最終來(lái)求解不同風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)下的最優(yōu)解。第四部分,選取上證180樣本股數(shù)據(jù)為樣本,應(yīng)用遺傳算法計(jì)算了兩種不同風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)下的最優(yōu)
3、投資比例和投資績(jī)效,與現(xiàn)有的三類(lèi)基金的投資比例進(jìn)行了比較分析,并從經(jīng)濟(jì)意義角度分析現(xiàn)有應(yīng)用遺傳算法求解投資組合模型與本文的模型的不足。 本論文的創(chuàng)新見(jiàn)解表現(xiàn)在兩個(gè)方面:第一,在投資組合模型中加入風(fēng)險(xiǎn)偏好因素,解決了原有模型只適用于風(fēng)險(xiǎn)中性的不足,取代了投資者風(fēng)險(xiǎn)中性的假設(shè),使投資者可以根據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度來(lái)選擇投資組合。第二,以遺傳算法中的目標(biāo)函數(shù)的方式建立了基金投資組合模型,以風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的收益的最大值作為遺傳算法中的目標(biāo)函數(shù),
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于遺傳算法的投資組合模型研究.pdf
- 基于遺傳算法的CVaR投資組合模型研究.pdf
- 基于遺傳算法的投資組合模型及實(shí)證研究.pdf
- 基于遺傳算法的投資組合研究.pdf
- 基于遺傳算法的最優(yōu)證券組合投資模型研究.pdf
- 基于改進(jìn)遺傳算法的投資組合研究.pdf
- 基于改進(jìn)遺傳算法的動(dòng)態(tài)投資組合優(yōu)化模型的研究.pdf
- 基于遺傳算法的CVaR模型在投資組合中的應(yīng)用.pdf
- 基于改進(jìn)遺傳算法的證券投資組合研究
- 基于改進(jìn)遺傳算法的證券投資組合研究.pdf
- 基于混合遺傳算法的組合投資問(wèn)題.pdf
- Markowitz投資組合模型的遺傳算法求解——在保險(xiǎn)投資領(lǐng)域的實(shí)證研究.pdf
- 基于禁忌遺傳算法的房地產(chǎn)投資組合研究.pdf
- 求解投資組合問(wèn)題的多目標(biāo)遺傳算法研究.pdf
- 考慮完整交易費(fèi)用組合投資模型的混合遺傳算法求解.pdf
- 基于遺傳算法的CVaR模型研究.pdf
- 基于遺傳算法的組合服務(wù)執(zhí)行優(yōu)化研究.pdf
- 遺傳算法求解均值—核估計(jì)VaR投資組合模型的算子及參數(shù).pdf
- 基于遺傳算法的促銷(xiāo)組合優(yōu)化問(wèn)題研究.pdf
- 基于遺傳算法的視頻摘要模型.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論