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Dynamic Mean Semi-variance Portfolio Selection

机译:动态均值半方差投资组合选择

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摘要

In real investment situations, one desires to only minimize downside risk or portfolio loss without affecting the upside potentials. This can be accomplished by mean semi-variance optimization but not by mean variance. In the Black-Scholes setting, this paper proposes for the very practical yet intractable dynamic mean semi-variance portfolio optimization problem, an almost analytical solution. It proceeds by reducing the multi-dimensional portfolio selection problem to a one-dimensional optimization problem, which is then expressed in terms of the normal density, leading to a very simple and efficient numerical algorithm. A numerical comparison of the efficient frontier for the mean variance and semi-variance portfolio optimization problem is presented.
机译:在实际投资情况下,人们只希望将下行风险或投资组合损失降至最低,而不影响上行潜力。这可以通过均值半方差优化实现,但不能通过均值方差实现。在Black-Scholes环境中,本文提出了一个非常实用但棘手的动态平均半方差投资组合优化问题,这几乎是一种分析解决方案。它通过将多维项目组合选择问题简化为一维优化问题来进行处理,然后以法向密度表示该问题,从而产生了一种非常简单有效的数值算法。给出了均值方差和半方差投资组合优化问题有效边界的数值比较。

著录项

  • 来源
    《》|2003年|p.95-104|共10页
  • 会议地点 Melbourne(AU) St. Petersburg(RU);Melbourne(AU) St. Petersburg(RU)
  • 作者

    Ali Lari-Lavassani; Xun Li;

  • 作者单位

    The Mathematical and Computational Finance Laboratory Department of Mathematics and Statistics University of Calgary Calgary, Alberta, T2N 1N4, Canada;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 自动化技术、计算机技术;
  • 关键词

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