阿努巴·戈尔；莎玛，阿米塔；阿帕尔娜·梅赫拉 使用连接函数对混合CVaR-STARR比率进行稳健优化。 （英语） Zbl 1407.62384号 J.计算。申请。数学。 347, 62-83 (2019). 小结：我们介绍了两种稳定尾部调整收益率（STARR）变量的稳健优化模型，一种是混合条件值风险（MCVaR）变量，另一种是偏差MCVaR变量（DMCVaR）变量。这两个模型都是可计算的线性规划。我们采用两步程序来捕获资产之间的联合依赖结构。我们首先使用自回归移动平均Glosten-Jagannathan-Runkle广义自回归条件异方差（ARMA-GJR-GARCH）模型从每个资产的收益序列中提取过滤后的残差。随后，我们利用正则藤交配来对变换残差之间的联合依赖性进行建模。常规藤蔓中的树结构是使用Kendall的tau完成的。当仅使用高斯copula描述传统模型中的联合分布时，我们将所提出的两个鲁棒模型与传统模型的性能进行了比较。我们还使用滚动窗口分析，对比Markowitz模型和多元GARCH模型中的投资组合，检查获得的投资组合的绩效。在由全球指数组成的三个数据集上，我们证明了所提出的稳健模型在超额平均收益、Sortino比率、Rachev比率、VaR比率和Treynor比率方面优于传统的对应模型。 引用于三文件 MSC公司： 62P05号 统计学在精算学和金融数学中的应用 62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 91G10型 投资组合理论 91G70型 统计方法；风险措施 62小时05 多元概率分布的表征与结构理论；连接线 关键词：投资组合优化；稳健投资组合优化；STARR比率；混合条件价值风险；ARMA-GJR-GARCH模型；规则藤蔓连接部 软件：FinTS公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Goel}等人，《计算杂志》。申请。数学。347、62-83（2019年；Zbl 1407.62384） 全文： DOI程序 参考文献： [1] Harry Markowitz，《投资组合选择》，J.Finance，7，1，77-91，（1952） [2] 夏普，威廉·F，夏普比率，J.Portfolio Manage。，21，1，49-58，（1994年） [3] 弗兰克·索蒂诺（Frank 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