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具有无限多决策单元的嵌套动态网络数据包络分析模型,用于投资组合评估。 (英语) Zbl 1487.91113号

摘要:投资组合绩效评价是数据包络分析(DEA)在金融领域的一个主要应用。大多数提议的数据包络分析方法侧重于基于汇总历史数据的单周期投资组合绩效评估。然而,这样的评估设置可能会导致过去单个时间段内有价值的信息丢失,并违反实际投资组合经理和投资者的决策,这通常涉及多个时间段。此外,据我们所知,所有拟议的数据包络分析方法都将构成投资组合的金融资产视为“黑匣子”:因此,没有关于其个人绩效的信息。此外,理想的投资组合评估模型应使目标投资组合能够与所有可能的投资组合进行比较,即使所有金融资产的投资组合完全多样化。因此,本研究旨在开发嵌套动态网络DEA模型,这是一种嵌套在基于松弛度量(SBM)的DEA模型中的加性模型,该模型明确利用每个时间段的信息来全面、同时测量投资组合及其组成金融资产的多期效率。所提出的嵌套动态网络DEA模型称为NDN DEA模型,是具有条件值风险(CVaR)约束和无限多决策单元(DMU)的线性规划。在进行实证研究时,本研究将NDN DEA模型应用于一个实际案例研究,其中使用马尔可夫链蒙特卡罗贝叶斯算法获得当今高度动荡的投资环境中的未来绩效预测。

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91G10型 投资组合理论
90B50型 管理决策,包括多个目标
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