分合增益模型的研究與應(yīng)用.pdf

1、收益最大化問(wèn)題是科學(xué)研究、股票投資和商業(yè)投資中的熱門(mén)話題。此問(wèn)題在新股申購(gòu)決策以及公司新產(chǎn)品投資的過(guò)程中表現(xiàn)得尤為突出。本文針對(duì)該問(wèn)題,提出了分合增益模型,并將該模型實(shí)際應(yīng)用到新股申購(gòu)?fù)顿Y問(wèn)題中。
　　對(duì)于分合增益模型的建立,本文采用有向圖論對(duì)其進(jìn)行形式化定義。根據(jù)其投資發(fā)散選擇和時(shí)間上連續(xù)性的不同,將模型分為并發(fā)增益、繼發(fā)增益以及并繼增益三種模型。針對(duì)新股的發(fā)行具有數(shù)量的不定性和時(shí)間的連續(xù)性,本文采用同時(shí)考慮數(shù)量和時(shí)間約束條件的

2、并繼增益模型做出申購(gòu)策略。
　　在新股申購(gòu)的決策中,新股具有多個(gè)屬性特征,但是其中存在冗余。文中用聚類(lèi)和χ2估計(jì)方法對(duì)新股特征進(jìn)行預(yù)處理,從原特征集中抽取出兩個(gè)不同的特征集,將抽取出來(lái)的特征作為模型的輸入集得出增益值。文中將增益分為兩類(lèi),一類(lèi)為非極限增益,另一類(lèi)為用來(lái)與非極限增益進(jìn)行比較的理想的極限增益和平均增益。對(duì)于非極限增益,采用最大熵思想、LMT和線性回歸方法的交叉結(jié)合進(jìn)行求解;對(duì)于理想的極限增益,用Dijkstra算法得出

3、,用來(lái)與非極限增益進(jìn)行比較;對(duì)于平均增益,可根據(jù)增益過(guò)程中連續(xù)分離子集的分布在某一時(shí)間約束下進(jìn)行求解。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用LMT分類(lèi)結(jié)合分析處理后的線性回歸方法預(yù)測(cè)結(jié)果及趨勢(shì)較接近事后最優(yōu)路徑的最大收益。同時(shí)針對(duì)同樣的數(shù)據(jù)組,用不同的特征集進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn),通過(guò)實(shí)驗(yàn)得出,包含42個(gè)特征的特征集得到的收益要比包含39個(gè)特征的特征集得到的收益高。
　　本文在提出N元分合增益模型后,將其應(yīng)用到了新股申購(gòu)?fù)顿Y問(wèn)題中,從而幫助投資者