基于遗传算法的投资组合模型及实证研究(8)

基于遗传算法的投资组合模型及实证研究

Ｙｏｓｈｉｍｏｔｏ等研究了变动交易费用的投资组合问题【１９ｌ；Ｍｕｌｖｅｙ和Ｖｌａｄｉｍｉｒｏｕ研究了具有交易费用的多阶段投资组合问题【拟。

１．２．２国内研究现状

国内有关投资组合理论的研究和应用起步较晚，与西方市场经济国家己经

形成的成熟理论体系相比，存在较大的差距是不言而喻的。尽管如此，国内己经在这一领域开展了许多有意义的尝试，尤其在投资组合的选择模型和有效边界的确定等方面，取得了一定的研究成果，下面将对此作一简要回顾。

在投资组合的选择模型方面，马永开和唐小我研究了多因素模型１２１】；刘善

存和汪寿阳等提出了对策模型【２２】；张卫国提出了限制投资下界的风险证券有效模型２３Ｊ；荣喜民，邓丽红提出了损失极小的证券投资组合模型１２４１；韩其恒，唐万生提出了在允许卖空时的一类机会约束下的投资组合模型【冽；郭文族，胡奇英研究了当终止时间不确定时的多阶段最优投资组合问题【２６】；杨德礼等提出了动态非线性递推规划模型１２７ＪＩ王秀国和邱苑华研究了均值方差偏好和下方风险控制下的动态投资组合决策问题；另外，在金融市场中，交易费用是投资者考虑的一个非常重要的因素，忽视交易费用会导致无效的证券组合。２００５年，陈志平，袁晓玲提出了带有多种投资约束的广义Ｍ～Ｖ模型１２刚；吴孟铎，荣喜民，李践研究了交易成本对有效边界的影响【２９Ｊ；梁建峰，唐力．生提出了有交易费用的组合证券投资的概率准则模型；刘善存，邱莞华，汪寿阳给出了带交易费用的泛证券组合投资策略【３０Ｊ。

另外，许多学者也进行了关于投资组合算法方面的研究，如张卫国，聂赞

坎给出了ＥＰ＿一ＭＶ优化模型的算法【３ｌＪ；陈国华，陈收，廖小莲给出了带交易费用的投资组合模型的割平面解法【３２Ｊ；杨国梁，黄思明给出了求解允许买空／卖空情况下的投资组合问题的内点算法【３３ｌ；另外，随着启发式算法的发展，越来越多的学者也将其应用于投资组合问题中。如周洪涛和王宗军等用遗传算法求解基于摩擦市场的双目标投资组合选择模型；林丹和李小明等用遗传算法求解改进的投资组合模型【３６】；杨宝臣和王立芹等将遗传算法用在指数投资组合中【３７】；攀登和吴冲锋用遗传算法求解证券组合投资的有效边界【３８】；王俊和叶中行，刘洪杰、王秀峰和王治宝，刘则毅、安向龙和荣喜民，陈炜等也将遗传算法应用于证券投资组合当中［３９－４２Ｊ。上述学者均是将遗传算法应用于投资组合问题中，

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