【摘 要】
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通过基于集成预测的方法构建模糊投资组合,代表性地选择了遗传神经网络模型、多因素SVM回归模型和ARIMA时间序列模至作为组合预测中的单一模型,并将单一模型预测结果佳为模糊
【机 构】
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北京航空航天大学经济管理学院; 中国科学院研究生院管理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(71171009,71031001);广义虚拟经济专项资助(GX2010-1001(Z))
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通过基于集成预测的方法构建模糊投资组合,代表性地选择了遗传神经网络模型、多因素SVM回归模型和ARIMA时间序列模至作为组合预测中的单一模型,并将单一模型预测结果佳为模糊变量进行投资组合优化,实证结果表明基于集成预测的均值-方差-熵的投资组合相比其他组合收益率更高,相对风险更低.该方法可以用于投资基金管理、金融风险管理等实际工作中,以便提高决策的科学性.
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