基于模糊熵和模糊夏普比率的多阶段投资组合模型及实证

权衡投资的收益和风险并确定每种风险资产的投资比例是投资组合研究的重要内容之一。由于投资行为的长期性,使得多阶段投资组合问题成为研究热点。本文针对具有三角模糊收益的投资组合问题。使用模糊熵来衡量投资风险,使用模糊夏普比来衡量投资效率,并建立了基于模糊熵和模糊夏普比率的多阶段投资组合模型,进而采用理想点法将多目标模型转化为单一目标模型进行求解,最后实证分析表明该模型的实用性。

可信性测度下基于均值–方差–VaR–偏度–正弦熵的模糊投资组合分析

本文在可信性理论的基础上,将资产收益率视为模糊变量,建立了均值–方差–VaR–偏度–正弦熵的多目标模糊投资组合模型,利用遗传算法求解最优投资策略。研究表明:模糊VaR的引入及新模型的构建,有助于更好地刻画资产收益率的风险特征,从而发现更优的投资组合策略。