基于模糊熵的证券投资组合优化模型研究

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1、輪代則10010:I学'h又之。。化《化义乂缘硕:t研究生学位论文;*题目义ft旅特爲的花务渡言巧处样為'^夏专业:U%]聲进、、1-V研究生王■池指导教师巧章丢寺;参、日期:之乐,占年^月广日北京化工大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研巧工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中明确方式标明。本人完

2、全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名:火日期;巧巧关于论文使用巧权的说明学位论文作者完全了解北京化工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北京化工大学。学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘,允许学位论文被查阅和借阅;学校可W公布学位论文的全部或部分内容,可允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。□论文暂不公开(或保密)注释:本学位论文属于暂不公开(或保密)范围,在年解密后适用本授权书。__□非暂不公开(或保

3、密)论文注释:本学位论文不属于暂不公开(或保密)范围,适用本授权书。作者签名:弓/!古日期:。户义f导师签名:问日期;葦聋学位论文娜窠中图分类号阳30.的学科分类号630论文编号1001020160834密级非保密学位授予'单位代10010学位授予单位名称北京化工大学^作者姓名王迪学号2013200834获学位专业名称工商管巧巧学位专业代码120200课《来巧其它项目研究方向投资组合管巧论文巧目基于樸糊巧的证券投资组合优化摸型研究关

4、巧词风险度董,投资組合优化#型,樓糊巧,Yager巧,混合巧论文《辩日巧2016年5月22日?论文类型应用研究学位论文巧两及咎辩《员会清巧姓名职称工作单位学科专长工理论指导教师周荣喜m化京化工大学至安貪白堇至与坟术、项目管巧评巧人1评巧人2评闽人3评闭人4评巧人5答辩委员会主巧李巧教巧北京化工大学棋彷理论,金it工程答辩委员1李巧教授北京化工大学摸糊理论,金》工程’答辩委员2李宾巧教沒北京化工大学会计学,企业管理答辩委员3陈巧副教巧北京

5、化工大学工巧管巧答辩委员4王袭巧教巧北京化工大学物流与供应链管巧答辩委员5呂英杰副教巧北京化王大学巧务智化与数巧巧巧一:12.应用3.开发研完4.注.论文类巧:.基础研完巧完其它二.中图分类号在?中国困书資料分类法》奎巧.-玉.学科分类号在中华人民共和国国《标准(班/T137459)i学科分美与代码》中奎巧,四四位化.论文A号由单位代玛和年份及学号的后成.^基于横供《|的证券投资组合优化横型研究親证券投资的根本目的在于获取收益,然而收益通常伴随着风险,因此。20世纪5

6、0年代,,合理的控制风险对于投资者来说至关重要Markow一itz提出均值方差模型,开创了投资组合量化研究的先河。arkowtz一一但是,Mi提出的风险度量指标方差,存在诸如极端权重、参数估计不稳定、协方差矩阵变量众多等缺陷,这在很大程度上影响了其在实证研究中的稳定性和说服力。近年来,由于信息贿指标能够更好地度量不确定情况下金融资产收益的风险特征和推断资产收益的概率分布,提出了,学者们不断对信息煽进行更加深入的拓展研巧诸如模糊贿、剰余煽、混合贿、正弦贿等概念来进行投资组合风险度-量。基于此,论文选取20132

7、015年沪深两市股票的日交易数据,一Markowitz均值,证券风险为研究对象,沿袭方差模型的思路先后建立基于模糊贿和混合贿风险测度的投资组合模型并加入Yager漓约束和流动性约束对模型进行优化,通过数值算例仿真和实证研究检验模型的效率,主要工作如下:(1)论文系统性地回顾和总结了证券风险度量理论研巧和应用研究的发展历程,在前人研巧的基础上,确立了模糊巧为证券风险度量核也的研究主题;I北京化工大学硕±学位论文(2)-20通过收集201315年沪深两市各十只股票的日交易数据,并利用马尔科夫方法对

8、数据进行处理,获取证券模糊收益率数据,为论文后续研究奠定基础;"" ̄可信性为模糊数隶属度计量方法,建立模糊楠Yager漓投资组合模型,通过数值算例仿真和实证检验发现,

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