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Portfolio optimization with perception-based risk measures in dynamic fuzzy asset management

机译：动态模糊资产管理中基于感知的风险度量的资产组合优化

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In asset management with uncertainty, a dynamic portfolio allocation problem to minimize the average rates of falling is discussed. Introducing coherent risk measures and average value-at-risks, this paper deals with portfolio optimization to make the asset management stable for a long term. These criteria are applied to fuzzy random variables by perception-based extension. In this model, randomness is estimated stochastically and fuzziness is evaluated by λ-mean functions and evaluation weights. By mathematical programming and dynamic programming, dynamic optimality conditions with optimal portfolios are derived. A few numerical examples are given to compare the cases of coherent risk measures with other value-at-risks. It is observed that the presented portfolio optimization method with coherent risk measures gives stable asset management in a long term.
机译：在具有不确定性的资产管理中，讨论了动态投资组合分配问题，以最大程度地降低平均下降率。通过引入连贯的风险度量和平均风险价值，本文讨论了资产组合优化，以使资产管理长期稳定。这些标准通过基于感知的扩展应用于模糊随机变量。在该模型中，随机性是随机估计的，而模糊性是通过λ均值函数和评估权重来评估的。通过数学规划和动态规划，可以得出具有最优投资组合的动态最优条件。给出了一些数值示例，以比较一致性风险度量与其他风险价值的情况。可以看出，所提出的具有相干风险度量的投资组合优化方法可以长期稳定地进行资产管理。

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