求解均值-CVaR投资组合模型改进猫群优化算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着金融市场的日益复杂化和投资者风险意识的不断提高，如何构建科学合理的投资组合模型成为了学术界和投资实践领域的热点问题。

传统的投资组合模型，如马科维茨的均值-方差模型，通常假设资产收益率服从正态分布，但在现实市场中，资产收益率往往表现出尖峰厚尾、非对称性等特征，此时传统的模型难以准确地刻画风险，导致投资决策的偏差。

本选题研究的意义在于：
探索更有效的投资组合优化方法，为投资者提供更科学的决策依据，有助于提高投资收益、降低投资风险。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对均值-cvar投资组合模型和猫群优化算法进行了广泛的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在均值-cvar投资组合模型方面，主要集中于模型的构建和求解算法的研究。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.均值-cvar投资组合模型构建:针对传统投资组合模型的不足，引入cvar作为风险度量指标，构建更符合现实市场情况的均值-cvar投资组合模型。

2.猫群优化算法分析:深入研究猫群优化算法的基本原理、寻优机制以及算法流程，分析其在求解投资组合模型时的优缺点。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、模型构建、算法设计、实验仿真等方法，逐步展开研究工作。

1.首先，对均值-cvar投资组合模型和猫群优化算法进行深入的文献调研，了解相关领域的研究现状和发展趋势，为本研究奠定理论基础。

2.其次，构建基于均值-cvar的投资组合优化模型，并分析现有猫群优化算法在求解该模型时存在的不足，为算法的改进提供方向。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型构建方面:将cvar作为风险度量指标，构建更符合现实市场情况的均值-cvar投资组合模型，克服传统模型对资产收益率分布的限制，提高模型的可靠性和实用性。

2.算法改进方面:针对现有猫群优化算法在求解投资组合模型时存在的不足，提出改进策略，设计改进的猫群优化算法，提高算法的全局搜索能力和收敛速度。

3.应用领域方面:将改进的猫群优化算法应用于求解均值-cvar投资组合模型，为该模型提供一种新的高效求解方法，推动猫群优化算法在金融领域的应用。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 熊绍巍, 郭耀煌. 基于混合cvar约束的投资组合优化模型[j]. 系统工程, 2021, 39(1): 142-151.

[2] 刘洋, 孙浩, 汪雪峰, 等. 基于混合熵和谱聚类的模糊cvar投资组合模型[j]. 系统工程理论与实践, 2021, 41(3): 638-651.

[3] 张鹏, 王丽丽. 基于混合cvar-熵的投资组合优化模型[j]. 统计与决策, 2021, 37(6): 151-155.