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均值-CVaR投资组合模型及改进的蝙蝠算法求解
  • ISSN号:1000-2367
  • 期刊名称:《河南师范大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:O221.2[理学—运筹学与控制论;理学—数学]
  • 作者机构:[1]上海理工大学管理学院,上海200093, [2]皖西学院金融与数学学院,安徽六安237012
  • 相关基金:国家自然科学基金(11171221);上海市一流学科(系统科学)资助项目(XTKX2012)
中文摘要:

基于投资者是风险厌恶型和风险资产价格路径服从跳扩散过程的假设,采用条件风险价值来度量组合风险,建立均值CVaR投资组合优化模型.为快速有效求解模型,将基于模型的交叉熵随机优化方法嵌入到基于群体的蝙蝠仿生算法中,构建一种改进的蝙蝠算法,该算法既充分发挥交叉熵方法的随机性、自适应性和鲁棒性,又有效抑制蝙蝠算法的早熟收敛现象.借助Monte Carlo模拟情景生成得到价格路径,进而采用所建算法实现模型求解,并与遗传算法和线性规划方法进行比较.实验结果表明,新算法在求解有效性和实用性方面表现更好,取得更为满意的结果.

英文摘要:

In this paper we assume that investors are risk averse and risk assets are driven by jump-diffusion processes. And a mean-CVaR portfolio selection model was proposed in which Conditional Value-at-Risk was used as a method to measure the portfolio risk An improved bat algorithm was proposed by which the model-based cross-entropy stochastic optimization algorithm is embedded population-based bat algorithm from bionics for solving the proposed portfolio model. The improved algorithm fully absorbs the stochastic, adaptability and robustness of cross-entropy, and adaptively avoids the stagnancy of population and increase the speed of convergence. Monte Carlo simulation was employed for generating scenario paths based on jump- diffusion model. The improved algorithm was compared with LP, and GA in optimization efficiency. The empirical results demonstrate that the proposed algorithm can achieve satisfactory results and perform well in solving the mean-CVaR portfolio selection model.

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期刊信息
  • 《河南师范大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:河南师范大学
  • 主办单位:河南师范大学
  • 主编:王记录
  • 地址:河南省新乡市建设东路46号
  • 邮编:453007
  • 邮箱:
  • 电话:0373-3329394 3329272
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-2367
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1109/N
  • 邮发代号:36-55
  • 获奖情况:
  • 国家新闻出版局、国家科委优秀学报奖,河南省科委、河南省教委优秀学报
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,德国数学文摘,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:7535