改進(jìn)粒子群算法求解基于均值-CVaR模型的投資組合.pdf

1、投資組合問題是當(dāng)代金融學(xué)的重要研究熱點內(nèi)容，它主要面對的問題是在滿足給定收益的前提下將固定數(shù)目的資金分配到多種資產(chǎn)上使得風(fēng)險最小化。近年來，基于VaR(風(fēng)險價值)和CVaR(條件風(fēng)險價值)風(fēng)險度量理論的提出成為解決現(xiàn)代金融風(fēng)險投資問題的主要方法。另一方面，投資組合中的交易費(fèi)用和投資比例上限已經(jīng)成為組合投資的重要約束因素，忽略交易費(fèi)用和限制投資比例因素有出現(xiàn)無效的投資組合的可能。因此，本文采用CVaR度量風(fēng)險，構(gòu)建有交易費(fèi)用和限制證券比例

2、的均值-CVaR投資組合模型。
　　粒子群優(yōu)化算法收斂速度快、精度較高，在解決連續(xù)性優(yōu)化問題上體現(xiàn)了其高效性能。但算法本身也存在后期收斂速度慢、精度不夠高、容易發(fā)散等缺點，且解決離散型問題方面的應(yīng)用較少。本文針對粒子群算法全局搜索能力強(qiáng)，但易跳過全局極值，且只能求解連續(xù)性問題的缺點，提出離散復(fù)形法局部搜索的思想，來有效提高粒子群算法在離散型問題中的搜索性能。針對粒子群算法易陷入局部極小的缺點，引入自適應(yīng)粒子遷徙操作保證粒子的多樣性