摘要
基于可能性理论,假设各资产的未来收益率均为梯形模糊数,本文构建了带有V-型交易费用、投资比例上下限和基数约束限制的均值-方差-Yager熵模型。本文采用了带有宽容量的逐步宽容法使构建的三目标模型转化为单目标模型,通过调整宽容量的大小来控制收益和风险的大小,从而使得投资者根据自己的偏好选择适合自己的投资决策。此外,本文通过非线性惯性权重来刻画搜索速度,通过对个体最优适应度值较差的部分粒子进行初始化处理,提出了改进的粒子群算法,从而降低了陷入局部最优的可能性;同时通过0-1矩阵和放缩因子处理了基数约束和上下限约束,使得模型的求解更加有效。最后,通过实例说明了算法的可行性和有效性,给出了投资模型的有效前沿,分析了收益/风险宽容量不变时,风险/收益宽容量变化的作用,从而给投资者提供了更多的决策方案。
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单位数学学院; 华南理工大学