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效率前缘

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不如減少資產的數目可以節 省更多的時間成本

  RelatedAssets PortfolioEfficient Frontiers MultiobjectiveGenetic Algorithm 研究生:劉依婷 指導传授:姜林杰祐博士、林張群博士 應用多目標基因演算法於效率前緣上相關資產的提取Extraction RelatedAssets PortfolioEfficient Frontiers MultiobjectiveGenetic Algorithm 研究生:劉依婷 國立高雄應用科技大學金融資訊研究所 ThesisSubmitted MechanicalEngineering National Kaohsiung University AppliedSciences PartialFulfillment InformationJune 2006 Kaohsiung, Taiwan, Republic 應用多目標基因演算法於投資組合效率前緣相關資產的提取研究生:劉依婷 博士國立高雄應用科技大學金融資訊研究所碩士班 研究提出以多目標基因演算法提取構成效率前緣的相關資產,以減少資產的數目。期望操纵相關資產進行投資組合決策,不僅能够获得極接近效率前緣的投資 組合,更可縮短投資組合的求解時間。本研究以2000~2004 年台灣的配合基金資 目與資產總數無關。操纵相關資產求解效率投資組合時,不僅求解的速度快,且相關資產所構成之效率前緣很是接近全数資產的效率前緣。因而,以多目標基因 演算法提取構成效率前緣之相關資產,不僅具有高度的可行性,以相關資產所建 RelatedAssets PortfolioEfficient Frontiers MultiobjectiveGenetic Algorithm Student:Yi-Ting Liu Advisors:Chieh-Yow ChiangLin PhD Chang-Chun Lin PhD Institute InformationNational Kaohsiung University AppliedSciences ABSTRACT Markowitz’ mean-variance portfolio optimization model measures expected returns historicalmean rate correspondingvariance, opening portfolioselection research framework. However, Markowitz’s model has been inefficient usingquadratic programming solvelarge-scale portfolio selection problems, owing prolongedcomputation time rapidlyincreases assetnumber covariancematrix. Furthermore, since Markowitz’sequently, onlyobtaining related assets multiobjectivegenetic algorithm highlyapplicable, portfoliosbased relatedassets mean-varianceefficiency well.Keyword:Efficient frontier, portfolio, related assets, multiobjective genetic algorithm. iii 成,代表我的研究所生活生计已告一段落,然而這並不是結束,而是另一種形式的開始。本篇論文得以順利排印起首要感謝的便是恩師 外,您在常日糊口上所惠予的建議與協助,開闊了我在書本外的天空。我的另一位指導传授 多

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