本文選題：投資組合　切入點(diǎn)：CVaR稀疏化　出處：《經(jīng)營(yíng)與管理》2016年12期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：傳統(tǒng)Mean—CVa R模型在實(shí)際運(yùn)用中,其最優(yōu)解在投資組合優(yōu)化過(guò)程中容易產(chǎn)生過(guò)多的微小權(quán)重,導(dǎo)致最優(yōu)投資組合中非零權(quán)重的個(gè)數(shù)非常多。同時(shí),還存在大權(quán)重過(guò)大問(wèn)題,使風(fēng)險(xiǎn)不能有效地分散化。實(shí)證研究證明,應(yīng)用范數(shù)正則化理念,并結(jié)合傳統(tǒng)Mean—CVa R,提出并采用基于稀疏優(yōu)化的Mean—CVa R模型,對(duì)解決大數(shù)據(jù)市場(chǎng)背景下的投資組合優(yōu)化問(wèn)題具有一定的指導(dǎo)意義。
[Abstract]:In the practical application of the traditional Mean-CVa R model, the optimal solution of the model is prone to produce too many small weights in the process of portfolio optimization, which leads to a very large number of non-zero weights in the optimal portfolio. At the same time, there is also the problem of excessive large weights. The empirical research proves that the norm regularization idea and the traditional Mean-CVa R are used to propose and adopt the Mean-CVa R model based on sparse optimization. It has certain guiding significance to solve the problem of portfolio optimization under big data's market background.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F830.91

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