| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 投资风险概述 | 第12-17页 |
| 1.2.1 投资风险度量 | 第12-13页 |
| 1.2.2 投资风险度量方法的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 投资组合综述 | 第14-16页 |
| 1.2.3.1 证券投资组合策略 | 第15-16页 |
| 1.2.3.2 证券投资组合方法 | 第16页 |
| 1.2.4 智能算法在投资组合优化研究上的应用 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容 | 第17页 |
| 1.4 课题来源 | 第17-18页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第18-27页 |
| 2.1 金融风险管理 | 第18-20页 |
| 2.1.1 金融风险管理理论 | 第18页 |
| 2.1.2 金融市场风险 | 第18-19页 |
| 2.1.3 风险控制 | 第19-20页 |
| 2.2 PVaR风险价值理论相关概念介绍 | 第20-25页 |
| 2.2.1 PVaR概念 | 第20-21页 |
| 2.2.2 PVaR的计算方法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 PVaR与VaR的比较 | 第22-25页 |
| 2.3 基于PVaR的金融风险控制模型 | 第25-26页 |
| 2.4 几何布朗运动下的股票价格模拟 | 第26-27页 |
| 第3章 标准粒子群算法 | 第27-48页 |
| 3.1 粒子群算法 | 第27-29页 |
| 3.1.1 粒子群算法的起源 | 第27页 |
| 3.1.2 基本原理 | 第27-28页 |
| 3.1.3 主要参数 | 第28-29页 |
| 3.2 问题及模型描述 | 第29-31页 |
| 3.3 求解PVaR的粒子群算法设计 | 第31-32页 |
| 3.3.1 编码方案 | 第31页 |
| 3.3.2 初始化 | 第31页 |
| 3.3.3 约束处理 | 第31-32页 |
| 3.3.4 算法流程图 | 第32页 |
| 3.4 仿真实验及分析 | 第32-47页 |
| 3.4.1 服从几何布朗运动的股票价格仿真 | 第33-35页 |
| 3.4.2 算法参数分析 | 第35-46页 |
| 3.4.2.1 三支股票算例 | 第35-38页 |
| 3.4.2.2 五支股票算例 | 第38-41页 |
| 3.4.2.3 十五支股票算例 | 第41-43页 |
| 3.4.2.4 三十支股票算例 | 第43-45页 |
| 3.4.2.5 算法参数结果分析 | 第45-46页 |
| 3.4.3 与现有算法间的对比分析 | 第46页 |
| 3.4.4 预期收益对算法求解效果的影响 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于网格划分初始化策略的粒子群算法 | 第48-53页 |
| 4.1 网格划分初始化策略的基本思想 | 第48页 |
| 4.2 网格划分初始化策略的步骤 | 第48-49页 |
| 4.3 仿真实验及分析 | 第49-52页 |
| 4.3.1 算法参数分析 | 第49-50页 |
| 4.3.2 算法改进前后的对比与分析 | 第50-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 求解PVaR的速度更新改进型粒子群优化算法 | 第53-57页 |
| 5.1 meanPbest_PSO算法 | 第53-54页 |
| 5.2 0.5_PSO算法 | 第54页 |
| 5.3 rand_PSO算法 | 第54页 |
| 5.4 if_PSO算法 | 第54页 |
| 5.5 算法改进前后的对比与分析 | 第54-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 算法有效性检验 | 第57-69页 |
| 6.1 t检验 | 第57页 |
| 6.2 基于算法差异的p值对比与分析 | 第57-61页 |
| 6.3 基于算例差异的p值对比与分析 | 第61-66页 |
| 6.4 基于时间差异的p值对比与分析 | 第66-67页 |
| 6.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第7章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 7.1 工作总结 | 第69-70页 |
| 7.2 研究展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附录 | 第75-86页 |