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为得到鲁棒、稀疏的投资组合,提出稀疏鲁棒M-投资选择模型,并且基于L1/2正则化理论和Half阈值算法,构建鲁棒Half阈值算法求解稀疏鲁棒M-投资选择问题.数值实验表明,该算法不仅比Lasso算法收敛速度更快,而且在期望值固定的情况下得到的风险更小、更平稳.
基于稀疏鲁棒M-投资选择模型的鲁棒Half算法
【摘 要】
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为得到鲁棒、稀疏的投资组合,提出稀疏鲁棒M-投资选择模型,并且基于L1/2正则化理论和Half阈值算法,构建鲁棒Half阈值算法求解稀疏鲁棒M-投资选择问题.数值实验表明,该算法不
【机 构】
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西安工程大学理学院
【出 处】
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西安工程大学学报
【发表日期】
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2017年1期
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