不确定决策系统中新的机会-方差优化准则

"这篇研究论文提出了一种新的机会-方差优化准则，用于在不确定决策系统中的投资组合选择。该文作者包括李炎魁、吴晓莉和郝芳芳，来自中国河北大学数学与计算机科学学院的关键实验室。文章探讨了马科维茨的均值-方差（M-V）模型在投资组合优化中的应用，并提出了适用于混合不确定决策系统的新型C-V（机会-方差）准则。研究涉及模糊随机变量、投资组合选择、随机规划以及蒙特卡洛方法和粒子群优化等技术。" 正文: 马科维茨的均值-方差模型（Mean-Variance, M-V）是投资组合理论中的经典工具，它以期望收益率最大化和风险（方差）最小化为目标。然而，真实世界的投资环境中，不确定性是普遍存在的，传统的M-V模型可能无法完全捕捉这种复杂性。因此，这篇论文旨在在混合不确定决策系统中扩展马科维茨模型。 论文引入了新的“机会-方差”（Chance-Variance, C-V）优化准则，以处理具有模糊随机性的回报率。模糊随机变量是一种同时考虑了模糊性和随机性的不确定性表示，能够更好地描述市场波动和信息不完全的情况。C-V准则的目标是在保证一定成功概率（即机会约束）的情况下，最小化总预期回报率的方差，从而提供了一种更全面的风险衡量方式。 论文提出了两种类型C-V模型来解决混合不确定决策系统中的投资组合选择问题。第一种类型（Type I C-V model）着重于在满足特定机会约束下最小化总预期回报率的方差，这为投资者提供了在风险控制与收益追求之间的平衡点。第二种类型的C-V模型则可能有所不同，具体细节未在摘要中详述，但可以推测它可能关注其他风险指标或优化目标。 为了求解这些模型，论文可能采用了随机规划技术，如蒙特卡洛模拟，这是一种基于大量随机抽样来估算预期结果的方法。此外，还可能应用了粒子群优化算法，这是一种启发式优化方法，能有效地搜索多维解决方案空间，尤其适合处理复杂优化问题。 这篇研究论文对投资组合优化领域进行了创新性探索，通过C-V准则和混合不确定决策系统的框架，为投资者在面临模糊随机环境时做出更合理的投资决策提供了理论支持。这一研究不仅丰富了投资组合理论，也为实际金融市场的风险管理实践提供了新的工具和思路。