基于熵的投资组合模糊优化模型

本文对基于信息熵的证券投资组合模型，根据模糊决策理论，在模糊环境下对模型进行求解，将投资者的主观意见反映在模糊情况的组合投资模型中，并通过实例，验证了该模型解法的可行性和有效性。     

具有熵约束的多阶段均值—绝对偏差模糊投资组合决策

文章运用可能性绝对偏差和比例熵分别度量风险和分散化程度,提出了具有风险控制和线性交易成本的终期财富最大化的多阶段模糊投资组合模型。运用可能理论,将该模型转化为显示的非线性动态优化问题。由于投资过程存在交易成本,上述模型为具有路径依赖性的动态优化问题。文章提出了前向动态规划方法求解。最后, 通过实证研究比较了不同熵的取值投资组合最优投资比例和最终财富的变化。     

一种新的梯形模糊数间距离及在投资组合模型选择中的应用

给出一种新的模糊数间的距离公式.用新定义的距离公式来度量给定优先资产的条件下投资组合的分散度.用可能性均值度量投资组合的收益,可能性半方差度量投资组合的风险,在收益和风险满足一定的条件下构造分散度模型.通过实例分析,给出的方法不仅分散度更好,而且资产分配多元化程度更高,计算也更简单.     

基于可信性安全准则的模糊动态投资组合模型

研究了模糊环境下的动态投资组合模型,将证券的收益率描述为模糊变量,提出了基于可信性测度的安全准则,可信性安全准则反映了投资者对灾难事件的容忍水平.建立了基于可信性安全准则的模糊动态投资组合模型,对建立的模型设计了基于模糊模拟的混合智能算法进行求解,并在Visual C++环境下,用C语言实现了对实例的求解,证明了混合智能算法的有效性和合理性.     

考虑破产控制的多期模糊资产-负债组合优化模型

在实际的投资决策过程中,一些投资者需要同时管理资产和负债,因此本文研究考虑破产控制和偿债行为的资产-负债管理问题。假设风险资产的收益率和负债的增长率为模糊数,用资产-负债组合的可能性期望和下半绝对偏差度量其收益和风险,以最大化最终期望净财富和最小化最终累积风险为目标,建立了允许限制性卖空的多期模糊资产-负债组合优化模型。然后,设计了一个基于粒子群算法和模拟退火算法的混合智能算法对模型进行求解。最后,通过实例分析说明了所设计算法与传统粒子群算法相比具有更好的优化性能和稳定性。本文所提出策略可以为需要同时管理资产和负债的投资者提供决策支持。     

模糊环境下带有平衡条件的投资项目评估与选择决策方法

文章提出在模糊环境下求解带有平衡条件的投资项目评估与选择问题的决策方法。该方法由模糊综合评价系统和项目选择的模糊整数规划模型两部分组成。其中模糊综合评价系统采用三角模糊数来描述决策人对项目的主观评价以及多个评价因素的综合，而模糊整数规划模型则描述了各种不同门类利益之间的平衡。最后以实例说明该方法的应用。     

基于遗传算法的多因素证券组合投资决策模型

基于 APT理论 ,在不允许卖空、并考虑交易成本的情况下 ,本文建立了多因素证券组合投资决策模型 ,然后利用遗传算法研究了模型的求解     

模糊环境中带交易费用的投资组合策略问题

由于金融市场是波动的,风险资产的预期收益率由于很多不确定性是很难估计的,本文考虑预期收益率是可能性分布(模糊数),并且在此基础上用模糊数的可能性均值表示投资组合的收益,用模糊数的平均绝对偏差表示风险,考虑了交易费用后,得到投资组合模型,最后给出了数值计算的例子.     

考虑公众参与的公共工程项目应急管理演化分析

在当前的公共工程项目突发事件应急管理过程中,公众参与正起着越来越重要的作用。文章基于有限理性假设,考虑公众参与在公共工程项目应急管理中的影响作用,将政府角色细分为中央政府和地方政府两个决策主体,构建了中央政府—地方政府—公众三方的非合作演化博弈模型,分析了不同决策主体的演化稳定策略,模拟了决策过程,并通过仿真验证了模型结论。研究结果显示:公众参与已成为公共工程应急管理决策进程中的重要力量,若三方中的中央政府能够有效的规制地方政府的不规范行为,公众参与能起到较好的“旁站”监督效果,将会促进系统趋向“中央政府有效监督,地方政府有效规制,公众积极参与”的理想演化稳定均衡状态。     

带有梯形模糊数的均值-方差投资组合模型比较分析

采用梯形模糊数来描述证券的收益率,并建立基于梯形模糊数的收益最大化单目标均值-方差模型、风险最小化单目标均值-方差模型、和收益最大化风险最小化的双目标均值-方差模型.对上述三种模型进行实例分析,讨论投资比例系数上界为1和0.7两种不同情况下三种模型的对比,进而证明模型的可行性以及分析不同模型之间的差异性.     

模糊(Fuzzy)映象的广义补余问题*

本文引入一类关于模糊(Fuzzy)映象的新的广义补余问题,构造出一类新的迭代算法.我们讨论这类广义补余问题解的存在性及迭代序列的收敛性.     

可变模糊集合理论与可变模型集

在对立模糊集定义基础上给出以相对隶属函数表示的模糊可变集合定义,给出可变模糊聚类迭代模型、可变模糊模式识别模型、可变模糊对立识别模型.它们是可变模糊聚类、识别、优选决策、评价相统一的理论模型集,是可变模糊集的基础模型与核心内容,可用于自然、管理、人文、社会等各种学科中关于模糊聚类、识别、优选决策、评价、预测等众多实际领域.     

考虑投资者风险态度的随机模糊投资组合模型及实证

考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性,把证券收益率视为随机模糊变量。在前景理论下考虑投资者的风险态度,建立不同的随机模糊收益率、期望收益隶属度函数和目标权重,构建考虑投资者风险态度的随机模糊投资组合模型。采用实证方法把市场分为下降和上升两个阶段,研究不同风险态度投资者的投资组合差异及模型表现。结果表明:投资者的风险态度会影响投资组合的结构;考虑投资者风险态度的随机模糊投资组合模型,能够满足不同风险态度投资者对投资收益和风险的差异需求,且在实际投资决策中具有可行性。     

模糊随机环境下带个人偏好的投资组合决策模型

在现实的证券市场中,存在许多混合不确定性因素对证券的收益率产生影响.本文的目的是建立糊随机环境下带个人偏好的投资组合决策模型.在模糊随机环境下将证券的收益率视为模糊随机变量,同时考虑到投资者的偏好,提出入均值和投资者的风险曲线的概念,他们分别反映投资组合的收益和风险.文中给出新的入均值有效投资组合和入均值有效前沿的概念,探讨新的投资组合的收益率与偏好参数入的关系;最后本文采用混合智能算法进行实例分析,结果表明本文所提模型是可行性的.     

权重信息未知对方案有偏好的vague集多指标决策

就指标权重未知,且对方案有偏好的vague集多指标决策问题,提出了通过使决策者的主观偏好值与属性值的相离度最小来建立最优化模型,从而获得指标的权重.通过将vague值转化为模糊值来建立模糊值矩阵,由模糊值矩阵按各指标对应值的大小对方案进行排序,形成多个线性序,进而由线性序来构造模糊优先矩阵,对其进行截割,得到最优方案.最后通过一个实例说明此方法的具体决策过程.     

A Procedure for Decision Making Based on Incomplete Fuzzy Preference Relation

In this paper, we investigate the decision making problem based on fuzzy preference relation with incomplete information. We first introduce incomplete fuzzy preference relation and present some of its desirable properties. We then develop a system of equations. Based on this system of equations, we propose a procedure for decision making based on incomplete fuzzy preference relation, and finally, a numerical example is presented to illustrate the proposed procedure.     

基于QUALIFLEX和LINMAP的简化中性犹豫模糊多属性决策方法

在处理多属性决策问题中,QUALIFLEX是一种非常有用的排序算法。针对属性取值为简化中性犹豫模糊集的多属性决策问题,提出了SNHFS-QUALIFLEX算法。另外考虑到属性权重不确定的情况,将LINMAP扩展到简化中性犹豫模糊集中,定义了符号距离,建立了最优数学规划模型来确定属性权重。最后将SNHFS-QUALIFLEX方法应用到多属性决策实例中,并验证了其可行性和有效性。     

分式规划模糊投资组合模型的遗传算法求解

将预期收益率表示为模糊数,以E-SV风险测度为基础给出了组合证券投资决策的效用函数,并建立了基于分式规划的模糊投资组合选择模型,考虑到模型求解的复杂性,我们利用遗传算法构造罚函数对模型进行了求解,并通过实例,验证了该模型解法的可行性和有效性.     

一种Vague偏好群体决策方法

采用 Vague集理论来描述和处理不确定信息或含糊信息 ,比采用模糊集理论描述和处理不确定信息或含糊信息在很多情况下更贴近客观现实 .在诸学者对模糊群体决策研究的基础上 ,提出一种 Vague群体决策方法 ,采用 Vague值作为决策者对备选方案的评估值 ,通过对决策者的各备选方案偏好值的集结 ,最后根据集结值的效用值对备选方案排序 ,进行决策 .     

具有模糊数的模糊多目标群体决策优选模型与方法

多目标群体决策问题是运筹学的一个重要研究领域，目前已经提出了一些有效的决策方法。但对目标值和权重均为模糊数的模糊多目标群体决策问题却研究不多，本对此类模糊多目标群体决策问题进行了探讨，利用相对正理想方案与相对负理想方案概念定义了相对差异距离，进而建立了模糊多目标群体决策优选模型与方法，并通过战役决心方案的评价说明了该方法是可行、有效的，可作为军事决策与决策支持系统的备选方法。