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Robust portfolio optimization: a categorized bibliographic review

机译：强大的投资组合优化：分类书目评论

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Robust portfolio optimization refers to finding an asset allocation strategy whose behavior under the worst possible realizations of the uncertain inputs, e.g., returns and covariances, is optimized. The robust approach is in contrast to the classical approach, where one estimates the inputs to a portfolio allocation problem and then treats them as certain and accurate. In this paper we provide a categorized bibliography on the application of robust mathematical programming to the portfolio selection problem. With no similar surveys available, one of the aims of this review is to provide quick access for those interested, but maybe not yet in the area, so they know what the area is about, what has been accomplished and where everything can be found. Toward this end, a total of 148 references have been compiled and classified in various ways. Additionally, the number of Scopus (c) citations by contribution and journal is recorded. Finally, a brief discussion of the review's major findings is provided and some solid leads on future directions are given.
机译：强大的投资组合优化是指寻找资产分配策略，其行为在不确定的投入的最差的实现下，例如退货和协方差，是优化的。鲁棒方法与经典方法相反，其中一个人估计对投资组合分配问题的输入，然后将它们视为某种准确的。在本文中，我们提供了一个分类的参考书目，了解了强大的数学规划到投资组合选择问题的应用。没有类似的调查，这篇评论的一个目的是为那些感兴趣的人提供快速访问，但也许尚未在该地区，所以他们知道该地区的是什么，所取得的成就，一切都可以找到。为此，共编制了148个参考文献并以各种方式进行分类。此外，记录了贡献和期刊的Scopus（c）引文的数量。最后，提供了对审查的主要发现的简要讨论，并提供了未来指示的一些固体领导。

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