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相对易失性管理投资组合选择的稀疏学习方法。 (英语) Zbl 1465.91101号

摘要:本文提出了一种自校准稀疏学习方法,用于估计稀疏目标向量,该目标向量是精度矩阵和向量的乘积,并研究了其在金融中的应用,以提供相对易失性管理投资组合的创新构造。该迭代算法称为DECODE,联合估计最优投资组合解中的市场性能度量和有效参数向量,其中通过控制其稀疏性将相对波动性时间引入有效投资组合的风险敞口。投资组合的风险敞口水平与其在拟议框架中的稀疏性有关,可根据最新市场条件自动调整,无需使用交叉验证。该算法是有效的,因为它只需进行少量的二次规划计算。我们证明了迭代算法的收敛性,并证明了DECODE的预言不等式,这为最优投资组合的一致估计提供了充分条件。该算法还可以处理训练样本数小于资产数的维数灾难。我们对超过12年的回溯测试进行的实证研究表明,DECODE的相对波动性时间特征以及DECODE投资组合的卓越样本外表现,优于同等权重的投资组合,并优于收缩投资组合。

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91G10型 投资组合理论

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