ニューラルネットワークを利用したポートフォリオセレクションモデル : 原理と構造
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概要
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証券市場の発展とともに,証券投資のリスクを低減しつつ利益をあげるため,最適な証券の組み合わせを決定する様々な手法が求められてきている.マルコビッツは,二次計画法(QP法)を利用したモデルによって,証券の組み合わせを最適化する問題を定式化した.このマルコビッツモデルを実務に適用するためには,QP法に伴う幾つかの問題点を解決する必要性がある.我々は,相互結合型ニューラルネットワークによる最適化問題の近似解法の考えをもとに,マルコビッツモデルの理論的な整合性を残したまま,適切な証券の組み合わせを決定するモデルを開発した.そして実験によりその実用可能性について調べてきた.ここでは,本モデルの原理と構造について述べる.実験結果と実務への適用可能性については文献[3]にて報告する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1989-10-16
著者
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