| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·选题背景及意义 | 第13-15页 |
| ·研究背景 | 第13-14页 |
| ·研究意义 | 第14-15页 |
| ·研究内容及方法 | 第15-19页 |
| ·研究内容 | 第15-17页 |
| ·研究方法 | 第17-19页 |
| ·本文创新之处 | 第19-21页 |
| 第二章 文献回顾与基础理论 | 第21-41页 |
| ·随机不确定性环境下的多期投资组合选择模型 | 第22-27页 |
| ·模糊不确定性环境下的投资组合选择模型 | 第27-31页 |
| ·模糊集的相关理论 | 第31-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 基于可能性矩的多期投资组合优化模型及算法 | 第41-62页 |
| ·可能性收益及半方差风险度量 | 第42-43页 |
| ·单目标多期投资组合优化模型及算法 | 第43-51页 |
| ·可能性收益最大模型与风险最小模型 | 第44-46页 |
| ·算法分析 | 第46-49页 |
| ·应用实例 | 第49-51页 |
| ·多目标多期投资组合优化模型及算法 | 第51-61页 |
| ·可能性偏度和峰度 | 第51-52页 |
| ·多目标多期投资组合优化模型 | 第52-56页 |
| ·算法分析 | 第56-58页 |
| ·应用实例 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 基于反馈控制的多期投资组合优化模型及算法 | 第62-80页 |
| ·问题描述及决策准则 | 第62-64页 |
| ·具有开环策略的多期投资组合优化模型 | 第64-65页 |
| ·具有闭环策略的多期投资组合优化模型 | 第65-69页 |
| ·基于理想折中规划的遗传算法 | 第69-75页 |
| ·应用实例 | 第75-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第五章 带交易成本的可能性均值-半方差-熵多期投资组合模型及算法 | 第80-97页 |
| ·LR 型模糊数的数字特征 | 第80-84页 |
| ·可能性均值-半方差-熵模型 | 第84-89页 |
| ·遗传模拟退火算法 | 第89-92页 |
| ·应用算例 | 第92-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 第六章 基于区间规划多期投资组合优化模型及算法 | 第97-116页 |
| ·区间数及其运算 | 第97-99页 |
| ·区间系数多期投资组合优化模型 | 第99-108页 |
| ·粒子群优化算法 | 第108-110页 |
| ·标准的粒子群优化（PSO）算法 | 第108-109页 |
| ·改进的粒子群优化（PSO）算法 | 第109-110页 |
| ·应用算例 | 第110-114页 |
| ·本章小结 | 第114-116页 |
| 第七章 具有容许偏差的多期投资组合模型及算法 | 第116-139页 |
| ·模糊测度及模糊不等式 | 第116-120页 |
| ·模糊下半偏差风险度量 | 第120-121页 |
| ·基于模糊测度多期投资组合优化模型 | 第121-130页 |
| ·投资组合的模糊收益及风险 | 第122-125页 |
| ·基于比例熵的分散化程度度量 | 第125页 |
| ·模型构建 | 第125-130页 |
| ·微分进化算法 | 第130-133页 |
| ·基本的微分进化算法 | 第130-132页 |
| ·基于可行解的约束处理机制 | 第132页 |
| ·可变的交叉因子和交叉概率 | 第132-133页 |
| ·应用实例 | 第133-137页 |
| ·本章小结 | 第137-139页 |
| 第八章 具有风险控制的可信性多期投资组合优化模型及算法 | 第139-163页 |
| ·可信性期望和方差 | 第139-141页 |
| ·基于可信性均值-方差风险控制模型及算法 | 第141-149页 |
| ·可信性收益及方差风险度量 | 第141-143页 |
| ·可信性方差破产风险控制 | 第143-145页 |
| ·基于可信性收益最大的多期破产风险控制模型 | 第145-146页 |
| ·算法分析 | 第146-147页 |
| ·应用实例 | 第147-149页 |
| ·基于可信性均值-下方风险-熵风险控制模型及算法 | 第149-162页 |
| ·可信性下半偏差及熵 | 第149-150页 |
| ·可信性收益及下方风险 | 第150-153页 |
| ·资产模糊收益的不确定性度量 | 第153页 |
| ·可信性下半偏差破产风险控制 | 第153-155页 |
| ·可信性收益-下方风险-熵风险控制模型 | 第155-157页 |
| ·算法分析 | 第157-159页 |
| ·应用研究 | 第159-162页 |
| ·本章小结 | 第162-163页 |
| 总结与展望 | 第163-167页 |
| 参考文献 | 第167-182页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第182-186页 |
| 致谢 | 第186-187页 |
| 附件 | 第187页 |