最优投资组合问题的模糊决策方法

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1、代号10701学号1107122479分类号O211密级公开题(中、英文)目最优投资组合问题的模糊决策方法FuzzyDecisionMethodofOptimal以下字体均使用PortfolioProblem宋体四号加黑作者姓名张银利指导教师姓名、职务高淑萍教授学科门类理学学科、专业运筹学与控制论提交论文日期二○一四年二月万方数据万方数据西安电子科技大学学位论文创新性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果

2、;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。本人签名:日期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕业离校后,发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内

3、容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。(保密的论文在解密后遵守此规定)本学位论文属于保密在年解密后适用本授权书。本人签名:日期导师签名:日期万方数据万方数据摘要摘要近年来,一方面投资组合问题中的实际因素往往具有一定的模糊性,另一方面带交易费用、限制买空、卖空等条件的投资组合优化问题是一个NP-完全问题,因此,对投资组合问题采用模糊理论与决策方法、智能优化算法来求解成为研究重点与热点。本文采用模糊决策方法及混合智能算法解决带约束的股票-债券投资组合问题。主要工作如下:1.针对带有V-型交易费用的半绝对偏差风险函数投资组合问题,利用

4、模糊决策理论,提出了一种新的投资收益目标水平和投资风险目标水平心理满意度的非线性隶属函数,并将满足非线性满意程度的投资组合选择模型转化为线性规划模型,证明了两者的等价性,最后通过实例说明了所建模型的可行性与有效性。2.针对证券交易市场中交易单位、交易费用等约束,给出了股票-债券的半绝对偏差风险函数,建立了在不允许买空、卖空、缴纳交易费用及交易单位约束的条件下的股票-债券投资组合选择的数学模型,提出了布谷鸟算法与萤火虫算法相结合的混合智能算法,优势互补,增强了全局寻优能力。最后通过实例验证了模型及算法的有效性。关键词:投资组合问题模糊决策股票

5、-债券混合智能算法万方数据最优投资组合问题的模糊决策方法万方数据AbstractAbstractRecently,thepracticalfactorsofportfolioproblemoftenhassomeambiguity,ontheotherhand,theportfolioproblemwithconstrainssuchastransactioncostsandwithoutshort-sellingprohibitionisanNP-completeproblem,therefore,byusingthefuzzytheor

6、yanddecisionmethodandthemodernoptimizationalgorithmtosolvetheportfolioproblemhasbecomearesearchemphasisandhotspot.Inthispaper,fuzzydecisionmakingandhybridintelligentalgorithmsarediscussedtosolvetheconstrainedstock-bondportfolioproblem.Themainworkissummarizedasfollows:1.For

7、portfolioselectionwithV-typehalfabsolutedeviationrisktransactioncostfunction,newnonlinearmembershipfunctionsaboutinvestmentincometargetlevelandrisktargetlevelpsychologicalsatisfactionaregiven.Thenmakeanonlinearsatisfactioninvestorsportfolioselectionmodelintoastandardlinear

8、programmingmodel,andprooftheequivalenceofthetwomodel.Finally,practicalexampleillustratesf

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