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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李彥棋
研究生(外文):Yen-chi Li
論文名稱:基因演算法之應用-投資組合保險策略
論文名稱(外文):Genetic Algorithm Apply to Adjustment Strategy of Portfolio Insurance
指導教授:林兆欣
指導教授(外文):Chao-Hsin Lin
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄第一科技大學
系所名稱:風險管理與保險所
學門:商業及管理學門
學類:風險管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:54
中文關鍵詞:調整法則遺傳演算法投資組合保險
外文關鍵詞:adjustment rulegenetic algorithmportfolio insurance
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中文摘要
在投資組合保險中,當調整次數愈頻繁時,則資產配置比率的精確度愈高,此
投資組合保險也愈不容易超出事先設定的要保額度之外。當考慮交易成本時,過度頻
繁的調整將產生一筆可觀的交易費用,而此交易費用勢必會侵蝕到投資組合保險策略
的績效。所以建立適當的調整法則,可以增進投資組合保險的之績效。
本研究提出GA 調整策略,使用多個調整法則,決定調整比率的大小。在利用
遺傳演算法之最佳化搜尋的能力,找出投資組合最佳最適調整法則,將此應用在台
灣證券市場之投資。根據本研究實証分析,GA 調整策略比傳統調整策略更能夠有效
提高獲利能力或降低風險。
ABSTRACT
In the investment portfolio insurance, as the frequency of adjustment are more
frequent, the accuracy of assert allocated ratio is higher, and the portfolio insurance hardly
exceed the insured amount that set in advance. Considering the cost of trade-off, the
adjustment of excess frequency will generate a large amount of trade-off charge, and it
would damage the effect of portfolio insurance. Therefore, building a proper adjustment
rule could improve the effect of the portfolio insurance.
This paper proposes the genetic algorithm(GA) by using many adjustment rules to
determine the ratio of adjustment. By using the optimal searching ability of GA, we’ll find
the optimal adjustment rule of portfolio insurance to apply in the investment of security
market in Taiwan. According to the research of this paper, the beneficial ability of GA is
better than the traditional adjustment strategy.
目錄
中文摘要................................................................................................................................i
英文摘要................................................................................................................................ii
誌謝......................................................................................................................................iii
目錄......................................................................................................................................iv
表目錄..................................................................................................................................vi
圖目錄.................................................................................................................................vii
壹、緒論................................................................................................................................1
一 、研究動機..............................................................................................................1
二 、研究目的..............................................................................................................2
三、研究架構................................................................................................................3
貳、 文獻探討......................................................................................................................5
一、投資組合保險的概念............................................................................................5
二、投資組合保險策略................................................................................................5
(一)固定比例投資組合保險策略(CPPI) ......................................................6
(二) 固定時間不變的投資組合保險策略(TIPP).........................................8
(三) 固定比例策略( CM)..............................................................................9
三、交易成本的考量..................................................................................................10
四、調整法則..............................................................................................................10
(一)傳統調整法則....................................................................................... 11
(二)技術分析調整法則...............................................................................13
(三)風險偏好調整法則...............................................................................16
五 投資組合保險調整策略相關研究........................................................................17
三、研究方法......................................................................................................................18
一、研究模型的建構..................................................................................................18
二、GA 調整策略及編碼...........................................................................................21
(一) 時間法則.............................................................................................22
(二) 市場波動法則.....................................................................................22
(三) 落差法則.............................................................................................23
v
(四) 威廉指標.............................................................................................24
(五) 買賣氣勢指標.....................................................................................24
(六) 買賣意願指標.....................................................................................25
三、基因演算法適應函數..........................................................................................26
肆、 實證分析....................................................................................................................27
一、實證設計..............................................................................................................27
(一)實證假設...............................................................................................27
(二)實證期間...............................................................................................28
(三)GA 參數設定.........................................................................................29
二、實證分析..............................................................................................................30
(一) 時間不變性投資組合保險策略(TIPP)...............................................30
(二)固定比例組合保險策略(CM)...............................................................34
(三)GA 調整策研究.....................................................................................38
伍、結論與後續建議..........................................................................................................42
一、研究發現..............................................................................................................42
二、研究貢獻..............................................................................................................43
三、後續建議..............................................................................................................43
參考文獻......................................................................................................................44
vi
表目錄
表4-1 訓練期間與測試期間...............................................................................29
表4-2 GA 調整策略參數設定............................................................................29
表4-3 時間不變性投資組合保險策略...............................................................30
表4-4 TIPP 策略訓練期與測試期結果..............................................................31
表4-5 固定比例組合保險策略..........................................................................35
表4-6 CM 策略訓練期與測試期結果................................................................36
vii
圖目錄
圖2-1 市場波動調整........................................................................................12
圖3-1 研究模型架構圖.......................................................................................19
圖3-2GA 調整策略架構圖.................................................................................20
圖3-3 GA 調整策略染色體示意圖....................................................................22
圖3-4 時間法則-基因示意圖及編碼..............................................................22
圖3-5 市場波動因素-基因示意圖及編碼.......................................................23
圖3-6 落差法則-基因示意圖及編碼...............................................................23
圖3-7 威廉指標-基因示意圖及編碼...............................................................24
圖3-8 買賣氣勢指標-基因示意圖及編碼.......................................................25
圖3-9 買賣意願指標-基因示意圖及編碼.......................................................25
圖4-1 要保期間移動視窗...................................................................................28
圖4-2 訓練期間-階段一股價走勢圖.................................................................33
圖4-3 訓練期間-階段二股價走勢圖.................................................................33
圖4-4 訓練期間-階段三股價走勢圖.................................................................34
圖4-5 訓練期間GA 調整策略報酬率比較圖...................................................38
圖4-6 訓練期間GA 調整策略標準差比較圖...................................................39
圖4-7 測試期間GA 調整策略報酬率比較圖...................................................40
圖4-8 測試期間GA 調整策略標準差比較圖...................................................41
參考文獻
一中文部份:
1.李文濤,2001,投資組合保險策略調整與配置之研究,國立中山大學財務管理學系,
碩士論文。
2.林丙輝,1995,投資組合保險,華泰書局 。
3.金國隆(1980),“投資組合保險之理論與實證”,臺灣大學商學研究所,碩士論文 。
4.楊昌博(1995),“投資組合保險策略在台灣股市之實證研究-七種保險策略績效之比
較”,成奶j學企業管理研究所,碩士論文。
5 雪邧n、賴彌煥(2000) “權變投資組合保險在台灣股市之應用”,風險管理學報,頁
89-118。
6.黃証國(2002),運用基因演算法於動態投資組合保險中操作策略的最適化,國立交
通大學資訊管理研究所,碩士論文。
7.劉懋楠(1993), 投資組合保險策略之整合—台灣股票市場之實證研究,台灣大學商
學研究所, 碩士論文。
8. 顏佳維(2004),利用遺傳演算法發掘投資組合保險之調整策略,中央大學資訊管理
研究所,碩士論文。

45
二英文部份
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2.Black, F. and J. Robert, 1988, “Simplifying Portfolio Insurance,” Journal of Portfolio
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3. Tony, E. and K. Mark ,1998, “TIPP: Insurance Without Complexity ,”Journal of
Portfolio Management, Vol. 14, pp.38-42.
4.Etzioni, S. 1986, “Rebalance Disciplines for Portfolio Insurance,” Journal of Portfolio
Management, Vol.13, pp.59-62.
5.Garcia, C. and F. Could,1987 “ An Empirical Study of Portfolio Insurance”, Journal of
Financial Analysts,pp.44-54.
6.Shoaf, J. and A. F. James ,1998, “The Efficient Set GA for Stock Portfolio,” in
Evolutionary Computation Proceedings, pp.354-359.
7.Zhu,Y. and C. Kavee ,1988,“Performance of Portfolios Insurance Strategies,” Journal of
Portfolio Management, pp. 48-54.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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