基于遗传算法的投资组合模型及实证研究(13)

基于遗传算法的投资组合模型及实证研究

武汉理工大学硕十学位论文

其中，屏２著屈薯，唧２荟ｑ而，而证券组合的方差为：

砟＝群２％２＋∑＃《

（２）多因素模型

实际上，不仅仅是由一种因素影响证券期望收益率的变化，而是多种因素

共同影响的结果，如：实际利率、通货膨胀、国民经济实际增长等等。多因素模型考虑多种因素的共同影响，因而更贴近现实，更加准确的反映经济现象。

多因素模型的标准形式为：

Ｒ＝ｑ＋∑６：ｆ，ｔ‘＋岛衙ｆ＝Ｌ２，…，万

其中，口，为证券ｉ的不依赖于指数的收益部分，厶为影响证券收益的第ｋ个指数，各指数间是相互独立的，４ｊ为证券ｉ的收益率对指数‘的敏感系数，ｑ为残差

｜【、

项。

尽管多因素模型从其表现形式来看要比单因素模型更合理且较均值一方差

模型更简单可行，但是在应用中也存在一些问题。由于多因素模型的求解过程中要确定各个因素的卢值，它们是根据各因素与证券收益率之间的相关性求得的，而这些影响因素都包括哪些方面并没有一个明确的规定，必须通过因素分析等方法来确定，这些过程都存在很多不确定性。另外，由于这些因素的收益数据多半都是按月或按年统计的，而与证券日收益或周收益数据选取期间不同，如果采用统计中的内差法确定每同或每周的因素值，就会增大模型的误差。所以，因素的数据获取存在着较大的困难。并且，多因素模型要求各因素之间是相互独立的，这给因素的选取带来了一定的困难。各因素之间难免存在相关性的问题，从因素的选择及运算的方便性来看，多因素模型的实现存在一些困难。１．３．５安全首要模型

与Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ用方差刻画风险的方法不同，安全首要模型给出了风险的另外

一种刻画思路，它有三种不同的形式：

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