ポートフォリオ最適化問題における縁付きヘッセ行列の極値判定を用いたGAの初期解決定法の有効性

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概要

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• ロングのポジションをとるアセットの投資配分比率は0から1の間の実数値で表されるが,ポートフォリオの最適化に実数値型個体表現の進化計算を適用する場合,与えられる実数値範囲の両端の値をとる確率はきわめて低い.これは,ポートフォリオへのアセット非選択(投資配分比率0)の操作を取り入れることが難しいという問題点を示唆している.そこで本研究は,事例研究として,2変数の縁付きヘッセ行列の極値判定を用いて目的関数インフォメーションレシオを増加させるアセットの選択と投資配分比率の決定を繰り返し,それらを初期個体集団に導入したGAを適用することでポートフォリオのアセット選択と最適化を効果的に行えることを示す.

• 2013-03-12

著者

• 辻村 泰寛

  日本工業大学 工学部 情報工学科

• 辻村 泰寛

  日本工業大学 情報工学科

• 山本 久志

  首都大学東京大学院システムデザイン研究科

• 折登 由希子

  広島大学 社会科学研究科 社会経済システム専攻

• 山本 久志

  首都大学東京

• 山本 久志

  東京都立科学技術大学 工学部 生産情報システム工学科

• 山本 久志

  東京都立科学技術大学生産情報システム工学科

• 折登 由希子

  広島大学大学院社会科学研究科

• 蔵澄 亨

  首都大学東京大学院システムデザイン研究科

• 折登 由希子

  広島大学大学院社会科学研究科社会経済システム専攻

• 辻村 泰寛

  日本工業大学

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