基于遗传算法的基金投资组合模型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·问题的提出 | 第8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外文献综述 | 第9-16页 |
| ·投资组合模型方面 | 第9-14页 |
| ·优化投资组合方法方面 | 第14-16页 |
| ·论文研究框架与创新 | 第16-18页 |
| ·研究思路和研究方法 | 第16-17页 |
| ·论文的创新点 | 第17-18页 |
| 2 基金投资组合模型的理论分析 | 第18-22页 |
| ·基金投资相关概念的界定 | 第18-19页 |
| ·基金和基金资产 | 第18页 |
| ·基金投资组合 | 第18-19页 |
| ·现有的投资组合模型的不足 | 第19-20页 |
| ·计算方法精确度方面 | 第19页 |
| ·投资组合模型本身方面 | 第19-20页 |
| ·应用遗传算法在基金投资组合中的优势 | 第20-22页 |
| ·用于求解投资组合最优问题 | 第21页 |
| ·用于优化投资组合模型 | 第21-22页 |
| 3 基于遗传算法的基金投资组合模型建立 | 第22-46页 |
| ·基于遗传算法的基金投资组合模型框架 | 第22-23页 |
| ·确立股票资产的分类 | 第23-31页 |
| ·股票资产风险因素分析 | 第23-25页 |
| ·股票资产风险指标的选取 | 第25-28页 |
| ·股票资产风险指标的聚类分析 | 第28-30页 |
| ·股票资产分类指标体系的确定 | 第30-31页 |
| ·建立基金资产分类的模糊数学模型 | 第31-37页 |
| ·权重集的确定 | 第31-32页 |
| ·建立隶属度矩阵及评语集 | 第32-37页 |
| ·基金资产的分类 | 第37页 |
| ·基于遗传算法的投资组合模型的确定 | 第37-46页 |
| ·基金资产的相关性检验 | 第38-39页 |
| ·基因值的选取和组合 | 第39页 |
| ·建立基金投资组合模型 | 第39-44页 |
| ·测定投资组合的最优解 | 第44-46页 |
| 4 基于遗传算法的投资组合模型的应用 | 第46-56页 |
| ·数据的选取与处理 | 第46页 |
| ·计算基金投资组合模型的最优解 | 第46-48页 |
| ·风险偏好下的最优解 | 第47-48页 |
| ·风险厌恶下的最优解 | 第48页 |
| ·与现有的基金投资组合模型投资比例的对比 | 第48-54页 |
| ·与应用遗传算法求解投资组合模型的比较 | 第54-56页 |
| 5 结论 | 第56-58页 |
| ·本文的研究结论 | 第56页 |
| ·进一步研究的建议 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 附录A 上证180指数中选取的40家上市公司数据 | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
