采用遗传算法求解基于下偏矩的投资组合优化问题
在投资组合优化问题中，采用下偏矩作为风险测度，一方面能够度量下边风险，另一方面也不需要对投资者风险偏好和收益分布进行假设。然而下偏矩的计算复杂性却限制了它在实际中的广泛应用。本文提出采用遗传算法解决基于下偏矩的投资组合优化问题。本文通过采用适当的方法生成初始可行种群，以及设计适当的交叉算子和变异算子，使得种群在进化过程中总是保持可行，从而有效地提高算法效率。
下偏矩 投资组合优化 遗传算法 风险测度
周春阳 吴冲锋 李小平
上海交通大学 金融工程研究中心,上海200052
国内会议
上海
中文
427-429
2008-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）