Resumen

Debido a la complejidad de los mercados financieros, existen situaciones en las que los rendimientos de los valores y los rendimientos de los factores de fondo están disponibles principalmente en función de las creencias subjetivas de los expertos, como en el caso de la falta de datos históricos. Para hacer frente a estas cantidades indeterminadas, se introducen variables inciertas. Basándose en la teoría de la incertidumbre, este artículo analiza la función de distribución de la rentabilidad óptima de la cartera. Se proponen dos tipos de nuevos modelos de programación inciertos, a saber, el modelo de azar-media y el modelo de medida-media, para tomar una decisión de selección de cartera óptima en un entorno incierto. Se demuestra que existe una relación equivalente entre el modelo de azar-medio y un modelo de programación lineal determinista, lo que conduce a una aproximación para obtener las soluciones óptimas de los modelos propuestos. Por último, se ilustran algunos ejemplos numéricos para mostrar las ideas de modelización y la eficacia de los modelos.

• Materias:Matemáticas
• Subjects:mathematics
• Palabras claves:modelo medio, modelo de programación lineal determinista, nuevos modelos de programación inciertos, decisión óptima de selección de cartera, rendimientos del factor de fondo, rendimiento óptimo de la cartera, tales cantidades indeterminadas, azar, modelos, función de distribución
• Keywords:mean model, deterministic linear programming model, new uncertain programming models, optimal portfolio selection decision, background factor returns, optimal portfolio return, such indeterminate quantities, chance, models, distribution function