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Worst-case VaR and robust portfolio optimization with interval random uncertainty set

机译:设置区间随机不确定性的最坏情况下的风险价值和稳健的投资组合优化

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摘要

This paper addresses a new uncertainty set - interval random uncertainty set for worst-case value-at-risk and robust portfolio optimization. The form of interval random uncertainty set makes it suitable for capturing the downside and upside deviations of real-world data. These deviation measures capture distributional asymmetry and lead to better optimization results. We also apply our interval random chance-constrained programming to robust worst-case value-at-risk optimization under interval random uncertainty sets in the elements of mean vector and covariance matrix. Numerical experiments with real market data indicate that our approach results in better portfolio performance.
机译:本文介绍了一种新的不确定性集-用于最坏情况的风险价值和稳健的资产组合优化的区间随机不确定性集。间隔随机不确定性集的形式使其适合于捕获实际数据的上下偏差。这些偏差量度捕获了分布的不对称性,并导致了更好的优化结果。我们还将均值向量和协方差矩阵元素中的区间随机不确定性集下的区间随机机会受限编程应用于鲁棒的最坏情况下的风险值优化。使用实际市场数据进行的数值实验表明,我们的方法可以提高投资组合的绩效。

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