稀疏化Mean—CVaR模型的应用研究
传统Mean-CVaR模型在实际运用中,其最优解在投资组合优化过程中容易产生过多的微小权重,导致最优投资组合中非零权重的个数非常多.同时,还存在大权重过大问题,使风险不能有效地分散化.实证研究证明,应用范数正则化理念,并结合传统Mean-CVaR,提出并采用基于稀疏优化的Mean-CVaR模型,对解决大数据市场背景下的投资组合优化问题具有一定的指导意义.
投资组合、CVaR 稀疏化、范数正则化
2017-01-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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