均值-CVaR模型的稳健构建方法及其比较研究

传统均值-CVaR模型具有不稳健性,当样本数据存在离群值时,传统均值-CVaR模型获得的投资效果可能会偏离实际情况。针对这一现象,文中将稳健统计思想与传统均值-CVaR模型相结合,构建出稳健均值-CVaR模型以削弱或消除离群值的影响,从而获得较为可靠的投资效果。为了说明稳健改进方法的有效性和可行性,文中进行了模拟实验和实证分析,结果均表明:当数据中不存在离群值时,传统和稳健均值-CVaR模型获得的投资效果基本保持一致;但当数据中存在离群值时,传统均值-CVaR模型获得的投资效果与实际不符,而稳健均值-CVaR模型获得的投资效果仍保持着良好的一致性,说明稳健均值-CVaR模型对离群值具有较好的抗差性和抗干扰性。