Resumen

En el problema de optimización financiera, las carteras óptimas suelen depender en gran medida de las distribuciones de las tasas de retorno inciertas. Cuando la información sobre las distribuciones de las tasas de retorno inciertas está parcialmente disponible, es importante para los inversores encontrar una solución robusta para la inmunización contra la incertidumbre de la distribución. La principal contribución de este documento es desarrollar un marco de optimización de valor en riesgo (VaR) ambiguo para problemas de selección de carteras, donde las distribuciones de las tasas de retorno inciertas están parcialmente disponibles. Para consideraciones de practicidad, abordamos nuevas aproximaciones seguras de restricciones probabilísticas ambiguas bajo dos tipos de conjuntos de perturbaciones aleatorias y obtenemos dos formulaciones tratables equivalentes de las restricciones probabilísticas ambiguas. Finalmente, para demostrar el potencial de resolver problemas de optimización de carteras, proporcionamos un ejemplo práctico sobre el mercado de valores chino. La ventaja del método de optimización robusta propuesto también se ilustra comparánd

• Materias:Teoría de juegos Rectángulo dorado Modelo administrativo Sistemas dinámicos de gestión
• Subjects:Game theory Golden rectangle Administrative model Dynamic management systems
• Palabras claves:Financiero; Optimización; Carteras; Distribuciones; Tasas de retorno inciertas; Solución robusta
• Keywords:Financial; Optimization; Portfolios; Distributions; Uncertain return rates; Robust solution