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加权极大—极小随机模糊投资组合及实证研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 引言第11-17页
   ·研究背景第11-12页
   ·问题提出和研究意义第12-13页
   ·论文结构及主要内容第13-15页
   ·论文的创新点第15-17页
第2章 文献综述第17-27页
   ·投资组合国内外研究综述第17-22页
     ·国外研究现状第17-19页
     ·国内研究现状第19-22页
   ·粒子群算法国内外研究综述第22-27页
     ·国外研究现状第22-24页
     ·国内研究现状第24-27页
第3章 理论基础第27-37页
   ·概率论第27-29页
     ·概率空间第27-28页
     ·随机变量第28页
     ·概率分布第28-29页
     ·随机变量的数字特征第29页
   ·可信性理论第29-34页
     ·可能性空间第30-31页
     ·可信性测度第31页
     ·模糊变量第31-32页
     ·可信性分布第32-33页
     ·模糊变量的数字特征第33-34页
   ·随机模糊理论第34-37页
     ·随机模糊变量第34-35页
     ·机会分布第35-36页
     ·随机模糊变量的数字特征第36-37页
第4章 加权极大-极小随机模糊投资组合及有效边界第37-49页
   ·加权极大-极小随机模糊投资组合模型第37-41页
     ·投资组合随机模糊目标隶属度函数第37-38页
     ·投资者模糊目标隶属度函数第38-40页
     ·模型建立第40-41页
   ·模型求解第41-44页
     ·最优解推导第41-44页
     ·模型求解步骤第44页
   ·加权极大-极小随机模糊投资组合算例分析第44-47页
     ·样本选取与目标参数设置第45页
     ·计算结果与分析第45-47页
   ·本章小结第47-49页
第5章 改进动态邻居粒子群算法求解投资组合有效边界第49-63页
   ·基本粒子群算法第49-50页
   ·动态邻居粒子群算法及局限性第50-52页
     ·动态邻居粒子群算法第50页
     ·动态邻居粒子群算法的局限性第50-52页
   ·改进的动态邻居粒子群算法第52-57页
     ·粒子群初始化第52-54页
     ·改进动态邻居拓扑结构第54-55页
     ·粒子的学习样本第55页
     ·变异因子第55-57页
   ·动态邻居粒子群算法寻优能力检验第57-61页
     ·资产无权重约束的算法寻优能力检验第57-59页
     ·资产带权重约束的算法寻优能力检验第59-61页
   ·本章小结第61-63页
第6章 加权极大-极小随机模糊投资组合实证研究第63-73页
   ·数据选取与处理第63-64页
     ·数据选取第63页
     ·数据处理第63-64页
   ·市场无摩擦的加权极大-极小随机模糊投资组合第64-67页
     ·模型参数设置第64-65页
     ·模型求解与结果分析第65-67页
   ·市场摩擦的加权极大-极小随机模糊投资组合第67-71页
     ·算法设置第67-68页
     ·模型参数设置第68-69页
     ·模型求解与结果分析第69-71页
   ·本章小结第71-73页
第7章 结束语第73-75页
   ·研究结论第73-74页
   ·本文的不足与进一步研究的问题第74-75页
     ·本文的不足第74页
     ·进一步研究的问题第74-75页
参考文献第75-80页
致谢第80-81页
附录第81-89页

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