Resumen

Basándose en el control de riesgos del valor en riesgo condicional, se proponen modelos de optimización de retorno-riesgo robustos de distribución con restricciones de caja de un vector aleatorio. Estos describen la incertidumbre tanto en la forma de distribución como en los momentos (media y matriz de covarianza del vector aleatorio). Es difícil resolverlos directamente. Utilizando la teoría de dualidad cónica y el teorema minimax, los modelos se reformulan como problemas de programación semidefinida, los cuales pueden resolverse mediante algoritmos de puntos interiores en tiempo polinómico. Por lo tanto, se proporciona una base teórica importante para las aplicaciones de los modelos. Además, se considera una aplicación de los modelos a un ejemplo práctico de selección de cartera, y el ejemplo se evalúa utilizando un conjunto de datos históricos de cuatro acciones. Los resultados numéricos muestran que los métodos propuestos son robustos y la estrategia de inversión es segura.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Riesgo; Valor en riesgo condicional; Robustez distribucional; Incertidumbre; Programación semidefinida; Selección de cartera
• Keywords:Risk; Conditional value-at-risk; Distributionally robust; Uncertainty; Semidefinite programming; Portfolio selection