稀疏鲁棒投资选择模型的算法研究

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摘要:稀疏鲁棒投资选择模型是将稀疏优化模型和鲁棒优化方法运用到投资选择问题中得到的关于稀疏鲁棒投资组合的一类数学模型,是现代金融学研究的一项新的课题之一.鲁棒优化理论有效避免了投资组合中估计资产期望收益率的困难,使得到的投资权重更加稳定;而稀疏优化模型可以有效提取投资选择问题的最优权重,并具有稀疏性,从而降低了管理成本.因此,稀疏鲁棒投资选择模型及其算法的研究具有重要的理论意义和应用价值.本文在鲁棒投资选择模型的基础上,基于L1/2正则化理论,构建了两类稀疏鲁棒投资选择模型,改进并发展了数值求解这两类模型的鲁棒Half阈值算法和SP-Half阈值算法,并给出其收敛性定理.具体如下:(1)在Demiguel和Nogales提出来的鲁棒投资选择模型的基础上,基于L1/2正则化理论,构建了稀疏鲁棒M-投资选择模型(M-Hub),提出求解该模型的鲁棒Half阈值算法,并证明了收敛性.数值实验表明,提出的鲁棒Half阈值算法优于Lasso算法.(2)基于L1/2正则化理论和Half阈值算法,提出求解基于最小二乘回归的稀疏投资选择模型的鞍点Half(SP-Half)阈值算法,并证明了收敛性.将鞍点Half(SP-Half)阈值算法应用到稀疏鲁棒指数追踪选择模型上,数值试验表明,SP-Half阈值算法更加有效.
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