基于损失规避的效用函数-偏度投资组合模型

文章针对传统的期望效用类投资组合模型缺乏直观的风险度量问题,提出基于损失规避的效用函数-偏度组合模型,并对自适应适应值共享遗传算法做了改进,以求解该模型。实证表明,传统的均值-方差组合模型难以有效降低投资风险,基于损失规避的效用函数模型的实证表现要强于均值-方差类组合,而效用函数-偏度模型组合的表现较优,优势主要体现在牛市的中期和长期熊市的初期。