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    二次錐規(guī)劃方法在誤差追蹤投資組合中的應(yīng)用*

    2016-07-21 01:30:22趙志國(guó)
    關(guān)鍵詞:投資組合

    白 頡,趙志國(guó)

    (太原學(xué)院 數(shù)學(xué)系,山西 太原 030001)

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    二次錐規(guī)劃方法在誤差追蹤投資組合中的應(yīng)用*

    白頡,趙志國(guó)

    (太原學(xué)院 數(shù)學(xué)系,山西 太原 030001)

    摘要:主要研究證劵投資組合中的誤差追蹤模型,并將此模型轉(zhuǎn)換成二次錐規(guī)劃模型,然后利用SDPT3軟件來求解二次錐規(guī)劃,以致解決誤差追蹤問題.

    關(guān)鍵詞:二次錐規(guī)劃;投資組合;最優(yōu)化方法

    二次錐規(guī)劃(SCOP)是錐規(guī)劃的特例,它是在一個(gè)仿射空間和有限個(gè)二階錐笛卡爾積的交集上求一個(gè)線性函數(shù)極小值或極大值的問題.作為數(shù)學(xué)規(guī)劃領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,二次錐規(guī)劃的研究有非常重要的意義.二次錐規(guī)劃有著廣泛的應(yīng)用背景[1-2],許多數(shù)學(xué)規(guī)劃問題都可轉(zhuǎn)化成二次錐規(guī)劃求解[3],而且一般說來其效果要比轉(zhuǎn)化成半定規(guī)劃的效果好[4].因此近年來二次錐規(guī)劃成為數(shù)學(xué)規(guī)劃領(lǐng)域的一個(gè)值得關(guān)注的方向.由于其約束是非線性、凸、連續(xù)的,但并不連續(xù)可微,因此,二次錐規(guī)劃是非光滑非線性凸規(guī)劃問題.線性規(guī)劃、凸二次規(guī)劃和二次約束下的凸二次規(guī)劃等都是二次錐規(guī)劃的特例.二次錐規(guī)劃應(yīng)用廣泛,其研究問題涉及控制、金融、組合優(yōu)化、工程技術(shù)等諸多領(lǐng)域.而且許多數(shù)學(xué)問題均可轉(zhuǎn)化為二次錐規(guī)劃求解,如矩陣分式優(yōu)化問題、雙曲線約束問題、范數(shù)極小化問題等.

    本文將二次錐規(guī)劃模型及其求解方法應(yīng)用于金融學(xué)中投資組合問題中,重點(diǎn)研究誤差追蹤投資組合問題.首先介紹二階錐規(guī)劃,包括二階錐規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)形式和其對(duì)偶形式,進(jìn)而構(gòu)建誤差追蹤投資組合模型,并將其轉(zhuǎn)化成二階錐規(guī)劃模型;最后給出數(shù)值算例,并用SDPT3實(shí)現(xiàn)且分析其結(jié)果.

    1二次錐規(guī)劃

    二次錐規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)形式為[5]

    xi∈Ki,i=1,…,n}

    (1)

    其中,xi∈Ki(i=1,2,…,n)是變量,b∈Rm和Ai∈Rm×ki,ci∈RKi是已知量,Ki是維數(shù)為ki的二次錐,即

    Ki=

    {xi=(xi0,xi1)∈R×Rki-1:xi0-‖xi1‖≥0}

    其中‖·‖是歐幾里德范數(shù).易知Ki是自對(duì)偶的,即

    Ki=Ki*={si∈Rki:siTxi≥0,?xi∈Ki}

    且Ki的內(nèi)部為

    Ki0=

    {xi=(xi0,xi1)∈R×Rki-1:xi0-‖xi1‖>0}二次錐規(guī)劃的對(duì)偶規(guī)劃為[6]

    (D)max{bTy:AiTy+si=ci,

    si∈Ki,i=1,…,n}

    (2)

    其中,y∈Rm為變量,si∈Ki,i=1,2,…,n為松弛變量.令k=k1+k2+…+kn,K=K1×K2×…×Kn,A=(A1,…,An)∈Rm×k,c=(c1,…,cn)∈Rk,x=(x1,…,xn)∈K,s=(s1,…,sn)∈K,

    本文中Rk表示k維實(shí)列向量,Rk1×…×Rkn定義為Rk1+k2+…+kn,所以x=(x1,…,xn)∈K是Rk1+k2+…+kn中的列向量.那么問題(P)和(D)可分別簡(jiǎn)記為

    (P)min{cTx:Ax=b,x∈K},

    (D)max{bTy:ATy+s=c,s∈K}.

    如果矩陣A是行滿秩,且原SOCP的可行解是非空的,那么就存在一個(gè)向量x∈K使得Ax=b.基于對(duì)偶理論,求解SOCP的原對(duì)偶問題等價(jià)于解以下系統(tǒng)

    (3)

    方程組(3)是SOCP的最優(yōu)條件.

    2誤差追蹤投資組合模型

    假設(shè)投資者選取n個(gè)資產(chǎn),其收益率分別表示為S1,…,Sn,(n≥2).令μi和σi分別表示第i個(gè)資產(chǎn)的預(yù)期收益和標(biāo)準(zhǔn)差.當(dāng)i≠j時(shí),ρij表示Si和Sj的相關(guān)系數(shù).令μ=(μ1,…,μn)T和∑=(σij)m×n為對(duì)稱協(xié)方差矩陣,其中σij=σi2,并且當(dāng)i≠j時(shí),σij=ρijσiσj.假設(shè)xi表示第i個(gè)資產(chǎn)的投資資金,投資組合為x=(x1,…,xn),其預(yù)期收益和方差為

    E[x]=x1μ1+…+xnμn=μTx

    假設(shè)投資者的預(yù)期目標(biāo)以某個(gè)資產(chǎn)為參照物,如上證綜合指數(shù),這將產(chǎn)生跟蹤誤差,它是指投資組合的收益和基準(zhǔn)之間的誤差.假設(shè)xMB是基準(zhǔn)組合的權(quán)向量,x是投資組合的權(quán)向量,那么這種誤差為μTx-μTxBM=μT(x-xBM).因此,投資者在跟蹤誤差不能超過一定范圍的條件下,選擇最優(yōu)投資組合最大化預(yù)期收益,其模型表示為

    (4)

    下面將以上問題轉(zhuǎn)換成二階錐規(guī)劃問題.由于∑是正半定,所以存在一個(gè)矩陣R使得∑=RRT.定義y=RTx,z=RTx-RTxBM.可以看到(4)中的前兩個(gè)約束條件等價(jià)于(y0,y)∈C1,(z0,z)∈C2,其中,y0=σ,z0=TE.因此,模型(4)等價(jià)于下面的二階錐規(guī)劃模型(5)

    (5)

    3數(shù)值算例

    (c0,c1,c2)∈K3

    (6)

    y0=σ=0.032

    其中,(y0,y1,y2)∈K1,(z0,z1,z2)∈K2,(c0,c1,c2)∈K3.

    (7)

    其中,(y0,y)∈K1,(z0,z)∈k2,(c0,c)∈K3.

    用SDPT3-4.0軟件,得到最優(yōu)解為x1=0.6788,x2=0.0376,x3=0.2159;y0=0.1749,y1=-0.0115,y2=-0.0215;z0=-0.0215,z1=0.0057,z2=0.0044;c0=-0.0115,c1=0.0114,c2=0.0057.所以,在一些條件約束下投資者通過分別買三種股票的最優(yōu)比例分別為x1=0.6788,x2=0.0376,x3=0.2159.

    4小結(jié)

    本文主要研究證劵投資組合中的誤差追蹤模型,并將此模型轉(zhuǎn)換成二次錐規(guī)劃模型,然后利用二次錐規(guī)劃方法解決誤差追蹤問題.利用SDPT3-4.0軟件,非常有效地解決我們的問題,且它的運(yùn)算速度非???我們?nèi)〉玫难芯拷Y(jié)果為投資者,尤其是機(jī)構(gòu)投資者,如基金公司,提供了選取最優(yōu)投資組合的有效模型和方法,具有重要的應(yīng)用價(jià)值.

    參考文獻(xiàn):

    [1]M S Lobo, L Vandenberghe, S Boyd, et al. Application of second order cone programming[J].Linear Algebra and Its Applications, 1998,284(3):193-228.

    [2]Y J Kuo, H D Mlittelmann. Interior point methods for second order cone Programm and OR applieations[J].Computational Optimization and Applieations,2004,28(3):255-285.

    [3]Z Q Luo. Applieations of convex optimizationin signal proeessing and digital communication[J].Mathematieal programming,2003,97(2):177-207.

    [4]F H Clarke.Optimization and Nonsmooth Analysis[M].New York:John Wiley and Sons,1983.

    [5]S Boyd, C Crusius, A Hansson. Control applications of nonlinear convex program ming[J].Journal of Proeess Control,1998,8(6):313-324.

    [6]M Buss, H Hashimoto, J B Moore. Dextroush and grasping for optimization[J].IEEE Transactionson Roboties and Automation,1996,12(3):406-410.

    (責(zé)任編輯:陳衍峰)

    Application of the Second-order Cone Programming in Error Tracking the Portfolio Selection Problem

    BAI Jie, ZHAO Zhi-guo

    (DepartmentofMathematics,EducationInstituteofTaiyuanUniversity,Taiyuan,Shanxi030001,China)

    Abstract:In this paper, the Error tracking model of Securities investment is mainly studied. Firstly, transform it into the second-order cone programming,then use SDPT3 software to solve the two cone programming , and lastly the rationality of the Model is tested by numerical example.

    Key words:the second-order cone programming; Portfolio Selection Problem; optimization method

    DOI:10.13877/j.cnki.cn22-1284.2016.06.013

    *收稿日期:2015-12-20

    基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金(71561008)

    作者簡(jiǎn)介:白頡,女,山西呂梁人,講師.

    中圖分類號(hào):O221

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    文章編號(hào):1008-7974(2016)03-0036-03

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