Robust and Sparse Portfolio Selection: Quantitative Insights and Efficient Algorithms
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摘要
本报告基于均值-方差模型，提出一种结合椭球型参数不确定集和固定交易成本的鲁棒稀疏组合优化模型，有效缓解估计误差及过度分散风险。设计了半光滑牛顿法与差分-凸近似相结合的高效算法，具备局部线性收敛性，能在大规模资产中快速获得高质量子最优解。理论证实风险厌恶参数与鲁棒程度一一对应，交易成本与参数不确定性交互影响投资组合持仓数，揭示“分散悖论”：估计误差增大不必然导致资产多样化，反而可能降低持仓数。本模型数值验证算法优于传统$\ell_1$正则，理论与实证结果为投资者平衡收益、风险、交易成本提供新颖决策依据。[page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::10][page::11][page::12][page::20][page::23][page::24]
