基于遗传算法的CVaR模型

摘要：

条件风险值模型在金融和管理科学中有着广泛的应用.已有的CVaR模型通常是一个线性规划模型,其中每个阶段的损失函数常用线性函数近似,然而,在一些实际问题中,这些函数通常是非线性函数,用非线性函数近似会更加符合实际规律.本文通过引入非线性损失函数值,将原有模型转化为一个非线性规划模型,并通过一种改进的遗传算法求出新的CVaR模型的近似最优解.结合实例说明该方法能够同时降低CvaR和VaR两个重要风险度量指标.

关键词： 遗传算法 条件风险值模型 线性规划模型 损失函数 非线性规划模型

作者: 王雨飞 王宇平

作者单位: 西安电子科技大学经济管理学院,西安,710071 西安电子科技大学计算机学院,西安,710071

会议类型: 国内会议

会议名称: 第八届中国管理科学学术年会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 263-267

在线出版日期: 2006-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）