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基于非凸交易成本的投资组合优化问题求解

发布时间:2018-07-21 11:16
【摘要】:为使模型更加贴近现实投资场景,从而使投资组合进一步有效指导投资实践,对均值-绝对差(MAD)模型进行扩展,引入分段线性非凸交易成本函数,加入阈值和基数约束等条件,允许卖空,建立多条件约束下的非凸MAD模型。在此基础上选取与标准普尔500指数、罗素2000、罗素3000指数相关的数据集,使用IBM CPLEX进行模型求解和并行分析,将结果与交易成本函数为线性的模型进行对比,对比结果表明,在相同风险水平下,该模型具有更高的收益率和较好的可扩展性。
[Abstract]:In order to make the model more close to the real investment scenario and to guide investment practice more effectively, the mean absolute difference (mad) model is extended, the piecewise linear nonconvex transaction cost function is introduced, the threshold and cardinality constraints are added, and so on. A non-convex mad model with multiple constraints is established by allowing short selling. On this basis, the data sets related to Standard & Poor's 500 Index, Russell 2000 and Russell 3000 Index are selected, and the model solution and parallel analysis are carried out by using IBM CPLEX. The results are compared with the model with a linear transaction cost function. The comparison results show that, At the same risk level, the model has higher rate of return and better scalability.
【作者单位】: 中国科学院计算机网络信息中心高性能计算技术与应用发展部;中国科学院大学;北京工商大学商学院;中央财经大学统计与数学学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(61272193) 国家863高技术研究发展计划基金项目(2015AA01A303) 中国科学院青年创新促进会基金项目(2015375)
【分类号】:F831.51;O22

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本文编号:2135346

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