投资组合优化模型的一个序列凸近似算法

发布时间：2018-01-29 06:17

  本文关键词： 投资组合 序列凸近似 凸优化 Monte-Carlo方法　出处：《大连理工大学学报》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：以CVaR为代表的凸优化投资组合模型近年来引起了广泛研究.为克服传统投资组合模型中凸近似的不足,提出了一个投资组合的DC规划模型.该模型用一个DC函数替代了CVaR模型中的凸近似函数,同时要求所有约束条件在概率意义下成立.进一步地,提出了一个序列凸近似(SCA)算法用于求解DC规划问题,并运用Monte-Carlo方法来实现SCA算法.初步的实验结果表明,因子收益服从"尖峰厚尾"分布时,模型的目标函数值优于采用CVaR近似的目标函数值.
[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".
【作者单位】： 大连理工大学数学科学学院;辽宁地质工程职业学院;中国石油大学(华东)理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61503412) 辽宁省教育科学“十三五”规划研究项目(JG16EB101)
【分类号】：F224;F830.91
【正文快照】： 0引言投资组合是指投资者根据其风险喜好在众多的有价证券中对风险投入进行最优投资分配.投资组合选择问题最早由Markowitz[1]作为一个最优化问题提出.他用随机收益率的均值来衡量预期收益的好坏,用随机收益率的方差衡量风险的大小.Markowitz的均值-方差模型在现代投资理论中

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本文编号：1472760