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时间:2019-03-07
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1、第IJ卷第!期数学理论与应用’56EIJP5E!I##J年"I月8K=LM8K=F&KN=LMG)OKPQKHHNF&K=FGP2Q,3EI##J!椭球不确定集下具有消费的投资组合鲁棒优化模型武伟伟王茜(中南大学数学科学与计算技术学院,长沙,!"##$%)摘要针对含有不确定参数的优化问题,鲁棒优化作为一种有效的优化手段引起了人们的普遍关注。本文主要介绍了&’()风险投资组合模型,并在模型中加入消费,将椭球不确定集下鲁棒优化应用到该模型中,这不仅解决了该模型由于参数的不确定性所造成的缺陷,而且也比较符合实际情况。关键词&’()鲁棒优化消费过程二阶锥规划
2、!"#$%&’"(&)"*+",-*-.&+"/0+&1&1-2"/%$34&+"/5/6-(7**+4%"+68*5/.-(&8+/&9*+*,-.,-*(/01-(/(234556578(94,:(9-3(623-,/3,(/;&5:<+9-/0=,34/5650>,&2?,&4(/0@4(,!"##$%):#%&(8.&)5A+@95<9-:-B(9-5/,5/,5794,:5@9<5<+6(C95<-3@-/94,7-,6;575<9-:-B(9-5/,;,(6@.-94(/5<9-:-B(9-5/3、(-/<(C(:,9,C@EF/94-@<(<,C,.,@45.&’()<5C9756-55<9-:-B(9-5/@,6,39-5/+/;,C94,35/@+:<9-5/(/;(<<6>94,C5A+@9:,945;95@56D,94,:5;,6E=4-@-@/595/6>95;,(6.-9494,4、化模型<=方法描述首先给出!"#$定义。设(%&,’)为决策向量&下的损失函数,其中向量&看成是组合中各资产的头寸,&"(,(为满足各种约束的有效投资组合的集合。向量’表示对损失有影响的不确定因素,如市场价格或收益率。假设随机向量’的联合密度函数)(’),则对于每个&而言,损失(%&,’)不超过!的概率!张鸿雁教授推荐收稿日期:I##J年R月""日椭球不确定集下具有消费的投资组合鲁棒优化模型#"#为!(!,")!ò$(#)%#("!,#)!"那么,对于固定的!,在置信水平((",#))下,&’(和)&’(分别表示为##"&’(#(!)!$%&{""#5、’!(!,")##}(#(#)和)#)&’(#(!)!(#)#)ò("!,#)$(#)%#(#(*)("!,#)#&’((!)#由(#+#)知&’((!)为满足!(!,")!的最小点。##(#+*)中,)&’((!)就是投资组合!在损失大于)&’((!)的条件下的期望损失。##定义函数#,*#(!,")!",#)#ò+[("!,#))"]$(#)%##"(,其中[,]!$-.{,,"},并且有下面的两定理成立。定理!"!作为"的函数,*(!,")是凸的且连续可微的,对任何!"-下损失的##))&’(可表示为)&’((!)!$%&*(!,")(#(/)6、##""(定理!"#在所有的!"-中最小化等同于在所有的(!,")"-0(中最小化#))&’(*(!,"),即#$%&)&’((!)!$%&*(!,")!"-#(!,")"-0(#假设未来可能出现+种情况,如可取过去历史上.中资产的+个交易日的收益率,每种情况下#的可取值为#(0!#,⋯,+),则函数*(!,")可用下式表示,+个数据为#,⋯,#,/##+在[/]中函数*(!,")被表示为:##+$*,(!,")!",%[("!,#/))"]#+(#)#)/!##"模型的建立""假设有.种不同的金融工具组成的投资组合,其中包括一无风险资产,记!!(!7、#,⋯,"11!.)是优化前的.种资产持有量,!!(!#,⋯,!.)是优化后的.种资产持有量,设2!."%43!3,其中4!(4#,⋯,4.)是.种资产的当前价格。设)为用于消费的资产额,且假设消费3!#."1的资产与总资产成正比例,即)!0%43!3,0"(",#),5!(5#,⋯,5.)表示资产的期望收益。3!#考虑在期望收益率大于的情况下,极小化含消费的)&’(的投资组合模型$+$%&)&’(#(!)!$%&$*#(!,")!$%&",6%7/!,"!,"!,"/!#8,7/#("!,#3))"/!#,⋯,+7/#"/!#,⋯,+"%>数学理论8、与应用!!#"$""!""!("#$)%!!!%%!&"$"!!&"$"&’!&"$""!""!""!"$"
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