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通过建立证券投资组合损失率概率评价模型,定义损失率概率为单个资产或投资组合的损失率超过市场平均损失率的概率,用于对投资组合的风险进行评价。以某基金为例,计算得到该基金的损失率概率为39.74%,表明该基金有39.74%的概率损失率超过市场平均损失率。以证券投资组合损失率概率最小为目标函数,采用遗传算法进行求解,得出该基金投资组合损失率概率最小时的投资权重系数,最小损失率概率为36.01%,与该基金公司的投资组合相比,损失率概率降低了3.73%,实例证明该模型是降低证券投资组合风险的一种实用方法。 相似文献
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股票系统预测的研究具有重大的理论意义和诱人的应用价值。本文开发了基于多元线性回归和层次分析法的案例推理上证指数预测模型,通过相关性分析,排除与目标函数相关性低的参数,建立上证指数预测参数集,使用多元线性回归和层次分析法计算各个参数的权重,克服了传统通过定性方法确定权重不准确的缺点,使用灰色关联度的方法对案例进行检索,通过案例择优对检索结果进行处理。最终对上证指数进行预测,并且将本模型的预测结果与传统案例推理、多元线性回归和人工神经网络的结果进行比较,结果发现:与其他方法相比,本模型预测上证指数具有较高的精度,误差区间在[-5,+5]范围内,本模型为45.0%,其他方法都小于或等于30.0%;误差区间在[-10,+10]范围内,本方法为75.0%,其他方法都小于或等于55.0%;误差区间在[-20,+20]范围内,本方法为95.0%,其他方法都小于或等于90.0%。另外,案例推理还具有检索时间短的优点。 相似文献
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