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正版 混合粒子群优化算法及其在金融优化中的应用 何光,卢小丽著
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绪论/1
1.1金融优化的含义/1
1.2 金融优化理论的发展/2
1.3最优化问题及最优化方法/7
本章参考文献/15
PSO算法概述/20
2.1基本原理和模型/20
2.2参数设置的分析/22
2.3算法的改进/23
2.4 多目标PSO算法概述/30
2.5 PSO算法的研究现状/33
本章参考文献/38
QPSO算法概述/48
3.1算法原理及流程/49
3.2参数设置与多样性指标/52
3.3 算法的评价/54
3.4算法的改进/55
本章参考文献/59
投资组合理论及相关模型/63
4.1投资组合及均值-方差模型/63
4.2资本资产定价模型/71
本章参考文献/79
PSO算法在投资组合优化中的应用/81
5.1 PSO算法在一类非连续投资组合模型中的应用/81
5.2基于PSO算法的投资组合模型的比较研究/92
5.3 PSO算法在多目标投资组合中的应用/102
本章参考文献/111
|QPSO算法在投资组合优化中的应用/116
6.1 QPSO算法在一类带约束投资组合模型中的应用/116
6.2QPSO算法在自融资投资组合模型中的应用/123
6.3QPSO算法在模糊投资组合模型中的应用/136
本章参考文献/153
期权定价理论及相关模型/157
7.1期权的概念与期权市场的构成/158
7.2期权的价值与价格/161
7.3 证券价格的随机过程/172
7.4布莱克-斯科尔斯期权定价模型/178
7.5蒙特卡罗法与有限差分法/190
7.6二叉树期权定价模型/197
本章参考文献/207
PSO算法在期权定价中的应用/209
8.1基于PSO算法的隐含波动率估计/210
8.2基于PSO算法的期权参数估计/219
8.3基于PSO算法和SWR算法的欧式期权定价/224
本章参考文献/239
何光,男,金融数学与计量经济学博士,重庆工商大学副教授。现主要从事投资组合优化理论与算法、金融衍生品定价、金融风险管理等方面的研究。主持或参与完成省部级、市厅级科研项目10余项,在Applied Soft Computing Journal、Applied Mathematics and Computation、 SoftComputing等刊物上发表论文多篇。
卢小丽,女,应用经济学在读博士,重庆工商大学讲师。现主要从事产业经济和投融资问题方面的研究。主持或参与重庆市科技局、重庆市教委等科研项目6项,在国内外刊物上发表论文10余篇。
本书从金融优化的理论和方法开始,随后介绍PSO算法和量子粒子群优化(QPSO)算法的相关原理,接着从投资组合选择和期权定价两个方面分别阐述相关理论、方法以及PSO算法在其中的应用情况。内容分为8章,第1章首先介绍金融优化的背景以及相关研究的发展历程;然后简单回顾了很优化问题和相关的理论与方法,并对各种很优化问题的求解方法进行了对比分析。第2章首先阐述了PSO算法的基本原理及其算法流程;然后对算法的各种改进措施和方法进行了描述;最后针对PSO算法的研究现状进行了阐述。第3章介绍了PSO算法的改良版本QPSO算法的基本原理和相关算法流程;随后讨论了QPSO算法的各种改进思路和应用情况。第4章回顾了投资组合理论的相关内容,对均值-方差模型的求解推导和结果分析作了进一步讨论;接着基于均值-方差模型的框架,分析了资本资产定价模型的理论基础和现实意义。第5章首先研究了PSO算法在一类非线性的投资组合优化模型中的应用;然后通过PSO算法对四种经典的投资组合模型进行了求解,进而对比分析了各个模型很优值的情况;最后将PSO算法应用到一类多目标投资组合优化问题中。第6章首先讨论了QPSO算法在一类带约束的投资组合问题中的应用;随后在自融资投资组合模型的求解中,提出了一类改进的QPSO算法,对比分析了改进算法的有效性;最后将QPSO算法应用到一类模糊投资组合优化问题中。第7章回顾了期权定价的相关理论和方法,包括期权定价的理论基础和数学准备、欧式期权定价公式的由来和推导、期权定价的几种经典数值方法等。第8章首先分析了PSO算法在期权波动率计算中的应用;然后进一步讨论如何运用PSO算法对期权中的重要参数进行合理估计;最后融合其他数值算法分析了PSO算法在期权价格估计中的应用情况。
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