基于遺傳算法的CVaR投資組合模型研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、有關(guān)證券投資組合的風險度量和組合優(yōu)化的理論與方法的研究，對控制金融風險、穩(wěn)定金融秩序具有十分重要的意義。投資組合理論的研究目的是尋求一個最優(yōu)投資組合在給定收益水平下使投資風險最小化，或者在給定的投資風險水平下使投資的收益最大化。V aR(value-at-risk)和CVaR(conditional value-at-risk)是近年來提出的新的風險度量方法。特別是CVaR風險度量，由于具有許多優(yōu)良性質(zhì)，已成為金融風險管理中研究的前沿課

2、題。
　　本文展開的研究是在Markowitz投資組合優(yōu)化理論的框架的基礎(chǔ)上進行的，在此框架下，簡要介紹了現(xiàn)代投資組合的理論基礎(chǔ)以及經(jīng)典的均值-方差模型。接下來，本文介紹了投資理論中一個度量風險的重要方法——VaR的定義及其性質(zhì)，以及基于VaR的，具有更優(yōu)性質(zhì)的風險度量方法——CVaR，并引入了一個將VaR與CVaR聯(lián)系起來的投資組合模型。進一步的，本文考慮了交易費用對證券投資組合的影響，定義了一個包含交易成本的均值-CVaR投資

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