摘要：通过基于集成预测的方法构建模糊投资组合，代表性地选择了遗传神经网络模型、多因素SVM回归模型和ARIMA时间序列模型作为组合预测中的单一模型，并将单一模型预测结果作为模糊变量进行投资组合优化，实证结果表明基于集成预测的均值-方差-熵的投资组合相比其他组合收益率更高，相对风险更低．该方法可以用于投资基金管理、金融风险管理等实际工作中，以便提高决策的科学性．

关键词：模糊投资组合 集成预测 最优化 

单位：北京航空航天大学经济管理学院 北京100191 中国科学院研究生院管理学院 北京100190