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戴志峰;朱焕;文，奉化

均值-绝对偏差投资组合选择模型的两种非参数方法。 （英语） Zbl 1476.90307号

J.工业管理。最佳方案。 第5号第16页，2283-2303页（2020年）.
摘要：在本文中，我们将两种非参数方法应用于平均绝对偏差（MAD）投资组合选择模型。第一种是使用非参数核均值估计，用五种不同的核函数代替资产收益。然后，我们构建了基于非参数核均值估计的MAD投资组合模型。二是利用非参数核中值估计将资产收益率替换为五种不同的核函数。然后，我们构建了基于非参数核中值估计的MAD投资组合模型。我们还将这两种非参数方法推广到均值-条件价值-风险投资组合模型。最后，我们对所提出的策略进行了样本内和样本外分析，并使用中国上海证券交易所的实际股票收益率对所提出模型的性能进行了比较。实验结果表明，基于非参数估计的投资组合模型比原始投资组合模型更有效。

引用于5文件

MSC公司：

90立方 非线性规划
90 C90 数学规划的应用
65千5 数值数学规划方法

关键词：

投资组合选择;非参数估计方法;平均绝对偏差模型
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\textit{Z.Dai}等人，J.Ind.Manag。最佳方案。16，第5号，2283--2303（2020；Zbl 1476.90307）
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参考文献：

[1] R.阿勒芒；C.博兰塞；M.Guillén，计算价值-风险的非参数方法，《保险数学》。经济。，52, 255-262 (2013) ·Zbl 1284.62635号 ·doi:10.1016/j.insmastheco.2012.12.008
[2] G.Athayde，建立一个低级风险投资组合边界《预测组合和投资组合选择的发展》，John Wiley and Sons著。2001
[3] G.Athayde，平均下行风险投资组合前沿：一种非参数方法，发表于《投资组合构建和实施进展》。2003
[4] A.柏林；B.干部；A.甘农，On the conditional \（\ begin{文档}L_1\end{document}\）-中值及其估计，J.Nonparametr。统计，13，631-645（2001a）·Zbl 1004.62026号 ·doi:10.1080/10485250108832869
[5] A.柏林；A.甘农；E.Matzner，条件分位数收敛估计的渐近正态性，Stats。，35、139-169（2001b）·Zbl 0997.62037号 ·网址：10.1080/02331880108802728
[6] N.Bingham；R.Kiesel；R.Schmidt，风险管理的半参数方法，Quant。财务。，3, 426-441 (2003) ·Zbl 1405.91537号 ·doi:10.1088/1469-7688/3/6/302
[7] 蔡总；X.Wang，条件VaR和预期缺口的非参数估计，J.Econom。，147, 120-130 (2008) ·Zbl 1429.62385号 ·doi:10.1016/j.jeconom.2008.09.005
[8] S.Chen；唐春云，依赖性财务收益价值策略的非参数推断，J.Financ。经济。，3, 227-255 (2005)
[9] S.Chen，预期缺口的非参数估计，J.Financ。经济。，6, 87-107 (2008) ·doi:10.1093/jjfinec/nbm019
[10] L.Chiodi；R.Mansini；M.G.Speranza，共同基金投资组合选择的半绝对偏差规则，Ann.Oper。研究，124，245-265（2003）·Zbl 1060.91056号 ·doi:10.1023/B:ANOR.00004772.15447.5a
[11] T.E.科宁；和M.J.Tamarkin，《基于回报不对称的多元化》，J.Financ。，36, 1143-1155 (1981)
[12] Z.Dai；F.Wen，一些改进的稀疏和稳定投资组合优化问题，Finan。雷斯莱特。，27, 46-52 (2018) ·doi:10.1016/j.frl.2018.02.026
[13] Z.Dai；F.Wen，稀疏稳定投资组合优化问题的广义方法，J.Ind.Manag。最佳。，1651-1666年（2018年）
[14] Dai Z.和Wang F.，稀疏和稳健均值-方差投资组合优化问题。，物理A，2019，已接受·Zbl 07563462号
[15] A.甘农；J.萨拉科；余锦光，基于条件中值和分位数的非参数时间序列预测，J.stat.Plan。推断。，117, 207-223 (2003) ·Zbl 1021.62075号 ·doi:10.1016/S0378-3758（02）00384-1
[16] J.G.Gooijer；A.Gannun，Tr多元条件中值估计，Commun。统计模拟。C.，36，165-176（2007）·Zbl 1113.62037号 ·网址：10.1080/03610910601096270
[17] B.E.Hansen，非参数分布估计的带宽选择。，工作文件，2004年。
[18] 郑和；L.He；F.Wen，《风险补偿与市场回报：投资者情绪在股市中的作用》，Emerg.Mark.Financ。Tr.，55，704-718（2019）
[19] C.黄；Z.Yang；T.Yi；X.Zou，关于一类具有非单调双稳态非线性的时滞微分方程的吸引域，J.微分方程，256，2101-2114（2014）·Zbl 1297.34084号 ·doi:10.1016/j.jde.2013.015年12月
[20] S.O.Jeong；K.H.Kang，风险价值的非参数估计，J.Appl。《统计》，第36卷，第1225-1238页（2009年）·Zbl 1511.62294号 ·网址：10.1080/02664760802607517
[21] P.Jorion，风险价值：控制衍生品风险的新基准，纽约：McGraw-Hill。1997
[22] H.凯勒；R.Mansini；M.G.Speranza，《选择具有固定成本和最低交易量的投资组合》，Ann.Oper。决议，99，287-304（2000）·兹比尔1059.91042 ·doi:10.1023/A:1019279918596
[23] H.Konno；山崎，Mean-绝对偏差投资组合优化模型及其在东京股市的应用，管理。科学。，37, 501-623 (1991) ·doi:10.1287/mnsc.37.5.19
[24] H.Konno；山崎，Mean-绝对偏差投资组合优化模型及其在东京股市的应用，管理。科学。，37, 501-623 (1991) ·Zbl 1115.91336号 ·doi:10.1287/mnsc.37.5.19
[25] H.Markowitz，投资组合选择，J.Financ。，7, 77-91 (1952)
[26] R.Mansini；W.Ogryczak；M.G.Speranza，《投资组合优化的LP可解模型：分类和计算比较》，IMA J.Manag。数学。，14, 187-220 (2003) ·Zbl 1115.91336号 ·doi:10.1093/imaman/14.3.187
[27] H.Markowitz，投资组合选择，J.Financ。，7, 77-91 (1952) ·兹比尔1070.90073 ·doi:10.1057/palgrave.jors.2601765
[28] A.R.Pagan和A.Ullah，非参数计量经济学剑桥大学出版社。1999. ·Zbl 0451.90011号 ·doi:10.1287/opre.28.3.754
[29] C.Papahristodoulou；E.Dotzauer，《使用线性规划模型的最优投资组合》，J.Oper。Res.Soc.，55，1169-1177（2004）·Zbl 0548.90008号 ·doi:10.1057/palgrave.jors.2601765
[30] J.S.Pang，一类投资组合选择问题的新高效算法，Oper。研究，28754-767（1980）·Zbl 0451.90011号 ·doi:10.1287/操作28.3.754
[31] A.Perold，大规模投资组合选择，管理。科学。，1143-1160年（1984年）·Zbl 1416.91341号 ·数字对象标识代码：10.1287/mnsc.30.1143
[32] T.洛克菲勒；S.Uryasev，条件价值风险优化，J.risk。，2, 21-34 (2000) ·Zbl 1097.91049号 ·doi:10.21314/JOR.2000.038
[33] H.B.Salah；M.Chaouch；A.甘农；C.D.Peretti；A.Trabelsi，《平均下行风险投资组合前沿收益的平均值和中位数非参数估计》，《Ann.Oper》。决议，262653-681（2018）·Zbl 1416.91341号 ·doi:10.1007/s10479-016-2235-z
[34] O.Scaillet，预期短缺的非参数估计和敏感性分析，数学。财务。，14, 115-129 (2004) ·Zbl 1408.62162号 ·doi:10.1111/j.0960-1627.2004.00184.x
[35] 夏普，《资本资产价格：风险条件下的市场均衡理论》，《金融杂志》。，19425-442年（1964年）·Zbl 0617.62042号
[36] 沈鹏，左截断右删失数据的中位数回归模型，《统计计划》。推断。，142, 1757-1766 (2012) ·Zbl 1254.91279号 ·doi:10.1016/j.jspi.2012.02.014
[37] B.W.Silverman，统计和数据分析的密度估计，查普曼和霍尔，纽约，1986年·Zbl 1017.62038号 ·网址：10.1080/10485250213907
[38] J.Schaumburg，《风险极值预测：极值理论改进的非参数分位数回归》，计算。统计数据分析。，56, 4081-4096 (2012) ·Zbl 1248.62058号 ·doi:10.1016/j.csda.2012.03.016
[39] S.Subramanian，使用非参数核估计的中值回归，J.非参数。《统计》，第14卷，第583-605页（2002年）·兹比尔1017.62038 ·网址：10.1080/10485250213907
[40] S.Subramanian，左、右删失观测数据的中位数回归分析，Stat.Methodol。，4, 121-131 (2007) ·Zbl 0849.90015号 ·doi:10.1016/j.stamet.2006.03.001
[41] M.G.Speranza，投资组合优化的线性规划模型，金融。，14, 107-123 (1993) ·doi:10.1080/00036846.2017.1321838
[42] M.G.Speranza，米兰股市投资组合优化模型的启发式算法，计算。操作。决议，23，433-441（1996）·Zbl 0849.90015号 ·doi:10.1016/0305-0548（95）00030-5
[43] F.Wen；肖军；C.黄；X.Xia，石油和美元汇率之间的相互作用：非线性因果关系、时变影响和波动中的结构性断裂，应用。经济。，50, 319-334 (2018) ·doi:10.1080/00036846.2017.1321838
[44] F.Wen、F.Min和Y.J.Zhang等人，原油价格冲击、货币政策和中国经济，国际财务杂志。经济。，（2018）在线。 ·doi:10.1080/1540496X.2018.1496078
[45] F.Wen；X.Yang；周伟，全球股市尾部依赖网络，国际金融杂志。经济。，24, 558-567 (2019) ·doi:10.1002/ijfe.1679
[46] F.Wen；肖军；X.Xia等人，《石油价格与中国股市：非线性因果关系和波动持续性》，Emerg.Mark.Financ。Tr.，55，1247-1263（2019）·Zbl 1349.91323号 ·doi:10.1080/1540496X.2018.1496078
[47] 肖军；周先生；F.Wen et al.，不同市场条件下油价不确定性对中国股票回报的非对称影响：来自石油波动指数的证据，Energ.Econ。，74, 777-786 (2018) ·兹比尔1406.91428 ·doi:10.1016/j.eneco.2018.07.026
[48] H.姚明；Z.Li；赖彦，Mean-CVaR投资组合选择：非参数估计框架，计算。操作。研究，40，1014-1022（2013）·Zbl 1349.91323号 ·doi:10.1016/j.cor.2012.11.007
[49] H.姚明；李彦宏；K.Benson，《安全第一投资组合优化的平滑非参数估计框架》，Quant。财务。，15, 1865-1884 (2015) ·Zbl 1332.65081号 ·doi:10.1080/14697688.2014.971857
[50] K.Yu、A.Allay、S.Yang和D.J.Hand，基于分位数的预期短缺估计，J.风险。, 12 (2010), 15-32. ·Zbl 1383.62105号 ·doi:10.1016/j.spl.2016.04.010
[51] G.元；孟振华；李彦，用于大规模非光滑最小化和非线性方程的修正Hestenes和Stiefel共轭梯度算法，J.Optim。理论。申请。，168, 129-152 (2016) ·Zbl 1139.62059号 ·doi:10.1016/j.jmva.2007.05.002
[52] G.Zhao；马友友，稳健非参数核回归估计量，统计概率Lett。，116, 72-79 (2016) ·Zbl 1177.62055号 ·doi:10.1016/j.spl.2016.04.010
[53] Y.Zhao；陈凤，基于非参数核估计的截尾中值回归模型的经验似然推断，《多元分析》。，99, 215-231 (2008) ·Zbl 1139.62059号 ·doi:10.1016/j.jmva.2007.05.002
[54] Y.Zhao；H.Cui，具有设计截尾变量的中值回归模型的经验似然，J.Multivariate Anal。，101, 240-251 (2010) ·兹比尔1177.62055 ·doi:10.1016/j.jmva.2009.07.008
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