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研究生:侯燕伶
研究生(外文):Yen-Ling Hou
論文名稱:以PVaR為基礎建構模糊演化式資金配置模型
論文名稱(外文):A PVaR-based Fuzzy Evolutionary Capital Allocation Model
指導教授:林萍珍林萍珍引用關係柯博昌柯博昌引用關係
指導教授(外文):Ping-Chen LinPo-Chang Ko
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄應用科技大學
系所名稱:資訊管理系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
語文別:中文
論文頁數:86
中文關鍵詞:資金配置最佳化實數編碼機制投資組合風險值模糊演化式資金配置
外文關鍵詞:assert allocation optimizedreal-codePVaRFuzzy-GA-PVaR
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傳統效率前緣的求解方法,多半適用於線性模型。然而,資金配置最佳化為複雜的NP-hard問題,並不適合使用傳統方式求解。基因演算法(Genetic Algorithm, GA)的演化機制可在大量求解空間中求算最佳值;同時,GA編碼演算法中的實數運算機制,可改善二元編碼機制中最佳解不易收斂甚至是過度擴散的現象。風險值部份,投資組合風險值(Portfolio Value at Risk, PVaR)為延伸VaR(Value at Risk)概念以準確捕捉投資組合下方風險,可改善傳統風險模型需假設報酬率為常態分配之限制。本研究考量非線性情況下,使用實數(Real)編碼機制之基因演算法,於PVaR限制下發展最佳資金配置模型,並以PVaR取代標準差,建構改良式Sharpe指標-Fuzzy-like-Sharpe,追求最大化投資組合效益;同時,進一步考量運算模型或參數設定不同,得到的投資組合權重值也不同,所以本研究結合Fuzzy運算概念,建構模糊演化式資金配置(Fuzzy-GA-PVaR)模型。經由模糊化投資組合權重值以建構報酬率及風險值區間,再透過解模糊化運算,求解最佳資金權重值。實驗結果發現,考量 PVaR下運用實數編碼機制所建立之Fuzzy-GA-PVaR模型,對於整體投資組合確實有較好的投資效益。
Portfolio management plays an important role to provide decision-makers the ability to manage investments efficiently, and make their capital allocations for each investment asset in financial markets. These two issues concerned with portfolio are to maximize the investment rewards and minimize possible loss. The conventional mean-variance analysis developed by Markowitz quantifies and predetermines risk and expected return to calculate optimal investment weights of portfolio. It employs linear programming method to solve a set of simultaneous equations with efficient time complexity. However, the asset allocation optimization is complex and NP-complete problem. Genetic algorithm (GA) has been shown to be able to perform efficient search with population diversity in large problem space. Furthermore, the real-coded GA (RGA) applies real-value encoding scheme to solve unease converging and even diverging characteristics in binary-coding scheme. The portfolio-value-at-risk (PVAR) extends the concept of VAR measure used for managing risks and returns under a multiple-asset portfolio. The aim of this paper uses RGA encoding scheme to develop an optimization capital allocation method, which could maximize portfolio’s return under PVAR restriction. The PVAR is further calculated by Fuzzy-like Sharpe index, which is similar to conventional Sharpe index, but modified by fuzzy operation to eliminate uncertainty in variable, model evaluation, and etc. Through fuzzy-specified return and risk, the final experimental results show that the RGA-encoded capital allocation method under Fuzy-GA-PVAR-based portfolio could get better investment return.
摘要 i
Abstract ii
圖目錄 vii
表目錄 x
第一章 緒論 1
第二章 文獻探討 4
2.1 資金配置理論 4
2.1.1 均異分析模型 4
2.1.2 求解效率前緣 6
2.2 基因遺傳演算法 9
2.2.1 染色體編碼 10
2.2.2 適應函數 11
2.2.3 演化運算 11
2.2.4 基因遺傳演算法與資金配置策略 14
2.3 投資組合風險值 15
2.3.1 風險值(VaR)定義 15
2.3.2 投資組合風險值(PVaR)及風險模型 16
2.3.3 投資組合風險值相關研究 19
2.4 投資組合效益衡量指標-Sharpe 20
2.4.1 Sharpe指標 20
2.4.2 改良式Sharpe指標 21
2.5 模糊理論與投資組合探究 22
2.5.1 模糊理論 23
2.5.2 模糊理論於投資組合及風險值之應用 29
第三章 研究架構 31
3.1 研究架構 31
3.2 染色體編碼機制 34
3.3 GA-PVaR模型運算機制 35
3.3.1 參數運算 35
3.3.2 適應函數(like-Sharpe) 37
3.4 Fuzzy-GA-PVaR模型運算機制 38
3.4.1 參數運算 38
3.4.2 模糊適應函數(Fuzzy-like-Sharpe) 43
第四章 實驗設計與結果 46
4.1 樣本選取與資料來源 46
4.2 實驗環境 48
4.3 實驗設計 48
4.3.1 實驗期間 49
4.3.2 實驗參數設定 49
4.3.3 各期風險值(PVaR)運算 50
4.3.4 實驗設計 51
4.4 實驗結果與分析 51
4.4.1 訓練時間長短 51
4.4.2 效益分析 54
4.4.3 綜合比較 60
第五章 結論與建議 62
參考文獻 64
附錄一、 符號表 69
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