本文關(guān)鍵詞： 投資組合 序列凸近似 凸優(yōu)化 Monte-Carlo方法　出處：《大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：以CVaR為代表的凸優(yōu)化投資組合模型近年來引起了廣泛研究.為克服傳統(tǒng)投資組合模型中凸近似的不足,提出了一個投資組合的DC規(guī)劃模型.該模型用一個DC函數(shù)替代了CVaR模型中的凸近似函數(shù),同時要求所有約束條件在概率意義下成立.進(jìn)一步地,提出了一個序列凸近似(SCA)算法用于求解DC規(guī)劃問題,并運(yùn)用Monte-Carlo方法來實(shí)現(xiàn)SCA算法.初步的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,因子收益服從"尖峰厚尾"分布時,模型的目標(biāo)函數(shù)值優(yōu)于采用CVaR近似的目標(biāo)函數(shù)值.
[Abstract]:The convex optimal portfolio model, represented by CVaR, has been widely studied in recent years, in order to overcome the deficiency of convex approximation in the traditional portfolio model. In this paper, a portfolio DC programming model is proposed, in which a DC function is used to replace the convex approximation function in the CVaR model, and all constraints are required to hold in a probabilistic sense. A sequential convex approximation algorithm is proposed to solve DC programming problems, and the SCA algorithm is implemented by using Monte-Carlo method. The preliminary experimental results show that the proposed algorithm can be used to solve DC programming problems. The objective function value of the model is better than that of the CVaR approximation when the factor income is distributed from the "peak and thick tail".
【作者單位】： 大連理工大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;遼寧地質(zhì)工程職業(yè)學(xué)院;中國石油大學(xué)(華東)理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61503412) 遼寧省教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃研究項(xiàng)目(JG16EB101)
【分類號】：F224;F830.91
【正文快照】： 0引言投資組合是指投資者根據(jù)其風(fēng)險(xiǎn)喜好在眾多的有價(jià)證券中對風(fēng)險(xiǎn)投入進(jìn)行最優(yōu)投資分配.投資組合選擇問題最早由Markowitz[1]作為一個最優(yōu)化問題提出.他用隨機(jī)收益率的均值來衡量預(yù)期收益的好壞,用隨機(jī)收益率的方差衡量風(fēng)險(xiǎn)的大小.Markowitz的均值-方差模型在現(xiàn)代投資理論中

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