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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
对多目标证券组合投资模型进行了研究,模型以风险损失率作为风险。该模型是一多目标线性优化问题.我们采用模糊折衷算法对模型进行了求解,算例给出了该模型的一个实例的最优解。  相似文献   

2.
3.
将模糊集合的概念引入投资组合模型中,利用证券组合投资的收益率极大化为目标,以投资组合模型中的值为约束建立了一种模糊规划投资组合模型,利用模糊数学知识把模糊规划投资组合模型转化为带参数的线性规划模型,算例给出了该模型的一个实例的最优解。  相似文献   

4.
Markowitz 投资组合模型的修正   总被引:2,自引:0,他引:2  
指出了Markowitz原投资组合模型的某些不足之处,并借助于专家的知识和经验、采用模糊概率等方法对此进行了合理的修正。  相似文献   

5.
证券价格的波动可视为动态模糊系统,利用模糊数的概念分析了证券价格的变化规律并定义了证券价格的期望值、投资收益率的期望值、预期风险系数,得到一个以熵和极小化风险为目标的证券投资数学模型.利用这些结果,为证券投资者的决策问题提供了一个新的解决途径.  相似文献   

6.
基于证券投资预期收益和风险的不确定性,利用多样化选择约束抵减证券投资的非系统风险.以证券组合投资的收益率极大化和β值极小化为目标.建立一种模糊规划模型,指出模型的求解方法.  相似文献   

7.
在考虑交易成本的情况下,利用β-数建立了证券组合投资的多目标优化模型,并采用遗传算法研究了模型的求解.  相似文献   

8.
对房地产开发项目投资进行风险分析,建立起以方差作为风险度量指标的房地产投资组合动态模型。将蚁群算法引入到房地产开发项目投资风险的动态分析中。通过实例分析,为房地产开发项目投资组合提供了一套新的算法。  相似文献   

9.
对多目标证券组合投资模型进行了研究,模型以绝对偏差和代替方差,以换手率刻画流动性,该模型是一多目标线性优化问题。我们采用两阶段模糊算法对模型进行了求解,算例给出了该模型的一个实例的最优解。  相似文献   

10.
阿春香  邵仪 《西江大学学报》2007,28(2):26-28,53
引入非凹非凸的典型交易成本函数形式,考虑分红收益提出含有典型交易成本的组合投资问题的目标规划模型,通过实例对模型中无交易成本、含有V-型交易成本、典型交易成本时所得的有效前沿进行比较,并分析了不同期望收益水平对投资组合的影响.  相似文献   

11.
证券投资具有高风险、高收益和模糊不确定性的特点.应用粗糙集理论以及模糊综合评价方法,建立了风险投资决策评价模型,并进行了实例分析.结果表明所建模型是可行且有效性的,对投资者有效地规避风险、提高投资决策能力具有现实指导意义.  相似文献   

12.
基于可信性理论和两阶段模糊优化方法,提出一类新的模糊生产计划模型.同时设计一个基于模糊模拟和遗传算法的启发式算法来求解模糊生产计划问题,并且给出一个数值例子来证明所提出算法的可行性.  相似文献   

13.
首先介绍了Markowitz的证券组合理论,其次,介绍了计算智能的主要研究对象,包括人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑的特点及在证券投资组合中的应用,提出来将三者结合起来,从而实现优势互补.  相似文献   

14.
证券投资组合优化的数学模型分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
在单个证券的收益率、预期收益率和风险既定不变的条件下,证券投资组合的收益率,预期收益率和风险都是由各种证券的投资比例所决定。因此,投资者进行证券投资组合优化的关键是选择各种证券的投资比例。  相似文献   

15.
文章用区间数描述了证券的收益率、投资风险和证券流动性的不确定性,基于绝对偏差风险函数和极大极小原则建立了投资组合选择的区间规划模型,并利用区间数的两种序关系将模型转化为普通的参数线性规划问题进而求得其解.  相似文献   

16.
聚类分析是数据挖掘的一个重要研究领域,按照一定的要求和规律将事物进行分类的一种数学方法。将模糊数学的模糊理论应用于数据挖掘的聚类分析中,提出一种快速模糊C-均值聚类算法,并给出模糊聚类分析在数据挖掘中的应用的主要步骤,大大提高计算效率,收敛速度非常快,对大量数据处理是有实际意义的。  相似文献   

17.
提出了取值于非负实数R~ 的模糊自动机的概念,研究了它的一些简单性质,并将此类自动机应用到动态规划的求解最短路线问题中,得到了一个求最短路线的算法.最后通过一个例子验证了给出的算法.  相似文献   

18.
首先介绍半方差及其在投资组合优化中的应用,用数量方法进行样本股票的筛选,并采取事前检验及事后检验的方法,对半方差和其他各种理论模型计算得出的最优投资组合的市场表现进行比较,用事实说明作为半方差及其他模型具有比较高的应用效力标准。  相似文献   

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