模糊环境下基于遗传差分协同进化的多阶段投资组合模型

摘要

现实经济活动中投资一般是不确定的和随机的，投资者对于风险资产的选择大多情况下是多阶段的。基于该现实因素，在模糊环境下考虑多个摩擦因素，利用交易限制引入资产的基数约束，建立可能性均值–下半方差–熵多阶段投资组合优化模型(V-S-M)，该模型是一个多阶段混合整数规划问题。同时，给出了求解该模型的一个遗传差分协同进化算法(GAHDE)，并对不同风险态度下的投资组合策略进行了分析，同时将所得数值结果与可能性均值–下半方差模型(V-M)和可能性均值–熵模型(S-M)进行模型对比，与标准的遗传算法和差分进化算法进行了算法对比，结果验证了所建模型和设计算法的优越性与有效性。

关键词

投资组合 / 多阶段 / 模糊环境 / 遗传算法 / 差分进化算法

基金资助

国家自然科学基金(11961001); 宁夏自然科学基金重点项目(2022AAC02043); 宁夏高等教育一流学科建设基金(NXYLXK2017B09); 南京证券支持基础学科研究项目(NJZQJCXK202201)