简介:直觉犹豫模糊集集成了直觉模糊集和犹豫模糊集的优势,能更有效地刻画决策者偏好不一致的情况。距离测度一直是研究的热点问题,但尚没有文献研究直觉犹豫模糊集间的距离测度,因此本文定义了直觉犹豫模糊集问的Hamming距离、Euclidean距离和广义距离,同时考虑每个元素的权重,定义了加权距离。犹豫度是直觉犹豫模糊集的重要特性,因此在考虑犹豫度的基础上,又定义了一些距离测度。这些距离测度不仅考虑了直觉犹豫模糊数间的差异,同时考虑了犹豫度的影响,决策者可以根据对直觉犹豫模糊数和犹豫度之间偏好的不同,设置不同的偏好值得到距离测度。然后基于这些距离测度,又提出了直觉犹豫模糊环境下的TOPSIS法。最后通过实例说明了所提出的TOPSIS法的合理性与实用性。
简介:本文首先建立一个考虑投资者情绪的资本资产定价模型,研究发现,投资者情绪是资产定价的系统性因子且对其影响具有区制性(存在三个区制)。在此基础上通过仿真揭示投资者情绪对资产定价影响存在区制性的原因在于当投资者情绪增加时,最优组合超额收益受组合效应与情绪效应的综合影响。最后基于股票论坛发帖的情感分析构建投资者情绪指标,实证检验了本文的理论模型,并发现基于普通的线性回归模型得到的投资者情绪对股指超额收益影响,一方面会在投资者情绪处于第二区制内时将其对股指超额收益影响方向弄反,另一方面会在投资者情绪处于第三区制内时低估其增加导致的股指超额收益平均增加程度。
简介:投资者进行投资实践时无不面临着背景风险。绝大多数以均值方差为框架的投资组合并没有考虑背景风险,其效用在实际应用中容易受到背景风险的影响。本文在含有交易费用的双目标函数模型中引入背景风险,从是否含有背景风险和背景风险偏好度大小两方面对投资组合问题展开研究,并使用智能算法得到模型的最优解,对模型进行实证分析。实证结果表明:1)当背景风险收益为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合更能反映真实的投资环境。2)当背景风险收益不为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合得到更高的收益。因此,考虑背景风险后投资组合的构建优于不考虑背景风险投资组合的构建。
简介:本文研究的是多目标随机结盟对策的问题,是将单目标的随机结盟对策的ZS-值拓展到多目标的随机结盟对策上,同时考虑了局中人对不同目标的偏好程度,从而,给出了多目标随机结盟对策的ZS-值的定义,并讨论了该值的性质及定理。