【摘 要】
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本文讨论的是带有CVaR投资组合的分布鲁棒优化模型,该鲁棒优化模型的分布集合是由随机变量的一阶矩和二阶矩的上界来确定的.运用Lagrange对偶理论,这一问题被证明可等价为一
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本文讨论的是带有CVaR投资组合的分布鲁棒优化模型,该鲁棒优化模型的分布集合是由随机变量的一阶矩和二阶矩的上界来确定的.运用Lagrange对偶理论,这一问题被证明可等价为一线性SDP问题,因而可以用Matlab的通用程序求解.数值结果说明了本文给出的分布鲁棒优化模型的解的合理性.本文的内容概括如下:1.第一章介绍了CVaR投资组合的产生与发展及分布鲁棒优化问题的背景,研究现状,然后提出本文所研究的基于条件风险值的分布鲁棒优化模型.2.第二章介绍了将会用到的矩阵,概率论和对偶理论等相关的预备知识.3.第三章证明了基于条件风险值的分布鲁棒优化模型等价于一个线性半定规划(SDP)问题,这一结果通过分别对目标函数和约束条件运用Lagrange对偶方法得到.4.第四章首先用MATLAB工具箱YAMLIP进行数值试验.检验模型的计算性能.然后通过一个具体实例进行数值计算分析,发现了置信度和扰动因子分别对组合收益率的影响均呈线性关系.最后将分布鲁棒优化模型的风险值与正态分布下的投资组合模型的风险值进行比较,发现分布鲁棒优化模型在规避风险上是有很大优势的.
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