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用于确定投资组合选择中的最佳参数的双层编程框架。 (英语) Zbl 07769608号

摘要:本文解决了在非解析和稀疏模型中识别最优投资组合参数的问题。通常,使用样本估计来构建均值-方差投资组合通常会导致不良的投资组合绩效。我们提出了一种新的双层规划框架来识别期望收益和基数的最优值,这些值可以单独或同时估计。在我们的方法的一般公式中,外部层次是为了最大化投资组合的效用,这是用夏普比率来衡量的,而内部层次是为了在给定的预期回报下最小化投资组合的风险。考虑到外层的非凸性和非光滑性,我们开发了一种嵌入交替方向乘子法的混合无导数优化算法来解决该问题。基于模拟数据和实际数据进行了数值实验。在此过程中,我们使用数据驱动方法给出基数的先验范围,以提高效率。用我们的方法估计参数在股票和基金市场上都能取得更好的表现。此外,我们还证明,当风险由条件价值风险衡量时,我们的结果是稳健的。
{©2020 The Authors.International Transactions in Operational Research©2020国际运筹学会联合会}

理学硕士:

90倍X 运筹学、数学规划
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