第1章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究现状与动机 3
1.3 研究结构 4
第2章 文献综述与理论基础 8
2.1 文献回顾 8
2.2 理论基础 12
2.2.1 模糊集 12
2.2.2 模糊随机变量 17
第3章 基于模糊风险值的多目标投资组合模型 20
3.1 背景 20
3.2 问题阐述 22
3.2.1 研究动机 22
3.2.2 构建模型 23
3.3 模型求解方法 24
3.3.1 特殊情形下的求解方法 24
3.3.2 一般情形下的解决方案 28
3.4 数值示例 32
3.5 IPSO表现 34
3.5.1 与其他算法相比较 34
3.5.2 VaR-MOPSM优化结果与现存模糊投资组合优化模型的比较 35
3.6 VaR-MOPSM与传统方法的实证比较 38
3.7 小结 42
第4章 带有交易成本的多期模糊投资组合模型 43
4.1 背景介绍 43
4.2 问题描述 44
4.2.1 分段式线性交易成本 44
4.2.2 数学模型 45
4.3 改进算法 47
模糊模拟 47
4.4 数值实例 49
4.4.1 10只股票—数据实验 49
4.4.2 FMOPSM-TC和其他模型比较 51
4.5 小结 54
第5章 基于技术分析与模糊双重随机变量的投资组合模型 56
5.1 背景知识 56
5.2 问题阐述 57
5.2.1 动机：技术分析 57
5.2.2 模糊双重随机变量的证券收益 59
5.2.3 模型构建 60
5.3 求解方法 66
5.3.1 模糊随机模拟 67
5.3.2 改进的粒子群算法 68
5.4 数值实验 69
5.4.1 FBVaR-PSM和FBS-PSO的数值检验 70
5.4.2 FBVaR-PSM和FPSM-VaR比较 72
5.5 小结 74
第6章 退出策略对模糊投资组合优化的影响评估 75
6.1 背景知识 75
6.2 问题描述 76
6.2.1 研究动机 76
6.2.2 数学模型 77
6.2.3 退出策略下的模糊投资组合模型 78
6.2.4 EL和EP属性分析 81
6.3 ES-FPSMs和FPSMs求解 83
6.3.1 基于EL和EP的模糊模拟 83
6.3.2 粒子群优化算法 84
6.4 数值实验讨论 85
6.4.1 实验Ⅰ：ES-FPSMs和FPSMs区别 85
6.4.2 实验Ⅱ：关于退出策略进一步研究 92
6.5 纽约股票市场上的真实应用 94
6.6 小结 98
第7章 基于模糊随机不确定性下的多期投资组合优化选择模型 100
7.1 背景知识 100
7.2 研究动机 101
7.2.1 股票收益—模糊随机变量 101
7.2.2 动态风险/期望值 102
7.3 数学模型 104
7.3.1 数学模型 105
7.3.2 属性分析 106
7.4 一般解决算法 110
7.4.1 模糊随机模拟 111
7.4.2 MF-PSO算法 112
7.5 实验结果 113
7.5.1 问题描述 113
7.5.2 MFPS和MF-PSO表现 114
7.5.3 MFPS和其他现存模型之间的数值比较 118
7.6 小结 122
第8章 结论与展望 123
8.1 结论 123
8.2 未来展望 124
参考文献 125