基于微粒群算法证券投资组合研究

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1、对外经济贸易大学硕士学位论文基于微粒群算法证券投资组合研究姓名：姜昊申请学位级别：硕士专业：产业经济学指导教师：黄浩201105摘要随着经济的快速发展，中国的金融市场和金融体制不断完善，证券投资作为一种主要的投资方式，越来越受到人们的青睐。为使投资者获取较好的收益同时规避市场风险，就必须考虑合理分布各项资产的投资比例。Markowitz证券投资组合模型是金融定量化研究的开端，可以帮助投资者做出合理有效的投资决策，国内外许多学者在尝试优化证券投资组合模型并研究探索求解模型的手段，遗传算法、神经网络等人工智能算法被普遍应用到模型的求解中。本文以Markowi

2、tz证券投资组合模型为基础引入风险价值Var约束对模型进行了优化，并使用方差一协方差方法推导简化。通过选取上海证券交易所五只风格迥异的股票使用具有惯性权重的微粒群算法及模拟退火算法进行了求解，在比较了两者的效率及运算结果后，分析原因对模拟退火算法进行了改进，实现了具有迭代N次无退出机制的模拟退火算法，取得了不错的效果。通过实验分析，我们可以看出具有Var约束的证券投资组合模型有效降低了投资者面临的市场风险，模型的提出对投资者合理有效控制风险有着明显的实际意义，而微粒群算法以及模拟退火算法的使用则进一步丰富了证券投资组合模型的求解手段。关键词：证券投资组合

3、，Var，微粒群算法，模拟退火算法Abstract瞄therapiddevelopmentofeconomy,China'sfinancialmarketandfinancialsystemareimprovedcontinuously．Asamajortoolofinvestment，securitiesaremoroandmorepopularforpeople．Inordertogethi曲eryieldsandavoidmarketris

4、【’investorsshouldallocateassetsratioproperly．Markowitz

5、portfoliomodelisthebeginningoffinancialquantitativeresearch；itcanheIpinvestorstomakeeffectiveandreasonableinvestmentdecision．Manyscholarsathomeandabroadattempttooptimizeportfoliomodelandexplorethemeansofsolvingthemodel；geneticalgorithms，neuralnetworksandotherartificialintelligenc

6、ealgorithmisgenerallyappliedtosolvethemodel．BasedonMarkowitzportfoliotheorythisPaperintroducesValueatRisktooptimizethemodelandUSeSthevariance-covariancemeanstosimplifythemodel．，nliSPaporselectsfivestocksontheShanghaiStockExchange。USeSthePSOalgorithmwithinertialweightsandtheSAalgo

7、rithmtosolvetheoptimizedmodel，thencomparestheresultsofthetwoalgorithms．Accordingtotheanalysisoftheresults，thispaperimprovestheSAalgorithmandachievesgoodeffect．ThroughtheexperimentwecanfindthattheportfoliotheoryundertheVarconstraintsnotablyreducestherisksonthemarketandprovidesarea

8、listicmethodtocontroltherisk；theriseofPSOandSAalgorithmenrichesthemethodstosolvetheportfoliotheory．．KeyWords：PortfolioTheory,Var,PSO，SAⅡ第1章绪论1．1研究背景及意义近年来，受世界经济格局以及金融形势的影响，运用证券组合进行投资成为当前非常热门的话题。为规避通货膨胀及风险，越来越多的人选择投资股票、基金、债券等方式来进行理财投资实现财富保值及增值。股票、基金等产品投资收益、风险各不相同，而投资者所拥有的资金却是一定的，这

9、样就必须考虑如何通过分配各项的投资比例实现投资收益的最大化或风险的最小化。现代投