首页> 外文期刊>Journal of computational analysis and applications >Robust CVaR-based portfolio optimization under a genal affine data perturbation uncertainty set
【24h】

Robust CVaR-based portfolio optimization under a genal affine data perturbation uncertainty set

机译:仿射数据扰动不确定集下基于CVaR的稳健投资组合优化

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

Under a genal affine data perturbation uncertainty set, we propose a computationally tractable robust optimization method for minimizing the CVaR of a portfolio. Using L_1 norm, the robust counterpart problem can be a linear programming problem. Moreover, it is less conservative than the Quar-anta and Zaffaroni's method which is under box uncertainty set. We present some numerical experiments with real market data to illustrate the behavior of robust optimization model.
机译:在一般仿射数据扰动不确定性集合下,我们提出了一种可计算的,易于处理的鲁棒优化方法,用于最小化投资组合的CVaR。使用L_1范数,鲁棒的对应问题可以是线性规划问题。而且,它比在盒不确定性设定下的Quar-anta和Zaffaroni的方法不那么保守。我们提出了一些具有实际市场数据的数值实验,以说明鲁棒优化模型的行为。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号