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1.
张鹏 《数学的实践与认识》2011,41(15)
将动态风险度量方法运用到多阶段投资组合中,提出了具有交易成本和交易量限制的均值—动态VaR多阶段投资组合模型,并运用自创算法——离散近似迭代法求解.方法的基本思路为:首先,将模型中的连续型状态变量离散化,并将上述模型转化多阶段赋权有向图,然后,运用极大代数求出起点至终点的最长路程,即获得模型的一个可行解;最后,以该可行解为基础,继续迭代直到前后两个可行解非常接近.证明了该方法的收敛性,并以一个具体的算例,验证了该算法可以较快地计算出不同终期财富所对应的最优投资策略. 相似文献
2.
多阶段M-SV投资组合优化的离散近似迭代法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
文章提出了离散近似迭代法,用该方法求解具有交易成本和交易量限制的多阶段均值一半方差(M-sV)投资组合模型.离散近似迭代方法的基本思路为:首先,将连续型状态变量离散化,根据网络图的构造方法将上述模型转化多阶段赋权有向图;其次,运用嘉量原理求出起点至终点的最长路程,即获得模型的一个可行解;最后,以该可行解为基础,继续迭代直到前后两个可行解非常接近.文章还证明了该方法的收敛性和复杂性. 相似文献
3.
基于离散近似迭代法的多阶段M-V投资组合优化 总被引:2,自引:0,他引:2
张鹏 《数学的实践与认识》2009,39(8)
提出了离散近似迭代方法,并用该方法求解具有交易成本和交易量限制的多阶段均值-方差(M-V)投资组合模型.离散近似迭代方法的基本思路为:首先,将连续型状态变量离散化,根据网络图的构造方法将上述模型转化多阶段赋权有向图;其次,运用嘉量原理求出起点至终点的最长路程,即获得模型的一个可行解;最后,以该可行解为基础,继续迭代直到前后两个可行解非常接近.还证明了该方法的收敛性和复杂性. 相似文献
4.
连续型凸动态规划的离散近似迭代法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决连续型凸动态规划的“维数灾”问题,提出了一种新的算法—离散近似迭代法.该算法的基本思路为:首先,将连续型状态变量离散化,根据网络图的构造方法将动态规划问题转化为多阶段有向赋权图;其次,运用极大代数求出起点至终点的最短路,即获得模型的一个可行解;最后,以该可行解为基础,继续迭代直到前后两个可行解非常接近.文章还证明了该算法的收敛性和线性收敛,并以一个具体例子验证了算法的有效性. 相似文献
5.
6.
研究带有凹的交易费函数的离散多因素投资组合模型.与传统的投资组合模型不同的是,该模型中投资组合的决策变量是交易手数(整数),其最优化模型是一个非线性整数规划问题.为此本文提出了一个基于拉格朗日松弛和连续松弛的混合分枝定界算法,为测试算法的有效性,我们分别采用美国股票市场真实数据和随机产生的数据,数值结果表明该算法是有效的. 相似文献
7.
8.
本文建立带手数约束和凹交易费的离散投资组合模型,给出求解该模型的一种精确算法。该算法是一个基于拉格朗日松弛和次梯度对偶搜索的分枝定界算法。为测试算法的有效性,用随机产生的数据对模型进行数值实验。作为其应用,用沪深300指数的真实数据实证检验该模型,并与不含交易费用的离散投资组合模型进行数值比较分析。数值分析表明算法能在合理的时间内给出模型的投资组合策略, 对解决中小规模的离散投资组合问题是有效的。 相似文献
9.
10.
研究带有凹的交易费函数的离散多因素投资组合模型.与传统的投资组合模型不同的是,该模型中投资组合的决策变量是交易手数(整数),其最优化模型是一个非线性整数规划问题.为此本文提出了一个基于拉格朗日松弛和连续松弛的混合分枝定界算法,为测试算法的有效性,我们分别采用美国股票市场真实数据和随机产生的数据,数值结果表明该算法是有效的. 相似文献