แนวคิดหลัก
Ein neues Optimierungsproblem für das Sparse Index Tracking, das die Auswahl der Vermögenswerte und die Kapitalallokation gleichzeitig handhabt, um die Nachverfolgungsgenauigkeit zu verbessern. Darüber hinaus wird die Formulierung verallgemeinert, um die Wahl zwischen Portfolio- und Umsatzspärlichkeit sowie verschiedene Tracking-Fehlerkennzahlen zu ermöglichen.
บทคัดย่อ
Der Artikel befasst sich mit dem Sparse Index Tracking, einer prominenten passiven Portfolioverwaltungsstrategie, bei der ein spärliches Portfolio konstruiert wird, um einen Finanzindex nachzubilden. Konventionelle Studien haben ℓp-Norm-Regularisierungen als kontinuierliche Ersatzfunktion der ℓ0-Norm-Regularisierung verwendet, um Portfoliosprärlichkeit zu erreichen. Diese Formulierungen können zwar spärliche Portfolios konstruieren, ihre praktische Anwendung ist jedoch aufgrund des komplexen und zeitaufwendigen Prozesses der Feinabstimmung von Parametern zur Definition der genauen Obergrenze der Vermögenswerte im Portfolio schwierig.
In diesem Artikel schlagen wir eine neue Problemformulierung für das Sparse Index Tracking vor, die eine ℓ0-Norm-Beschränkung verwendet, um die Obergrenze der Vermögenswerte im Portfolio leicht zu kontrollieren. Darüber hinaus bietet unser Ansatz die Wahl zwischen Beschränkungen für Portfolio- und Umsatzspärlichkeit, um die Transaktionskosten weiter zu reduzieren, indem die Aktualisierungen der Vermögenswerte bei jedem Rebalancing-Intervall begrenzt werden. Außerdem entwickeln wir einen effizienten Algorithmus zum Lösen dieses Problems basierend auf einer Primal-Dual-Splitting-Methode. Schließlich veranschaulichen wir die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode durch Experimente mit den S&P500- und Russell3000-Indexdatensätzen.
สถิติ
Die Rendite des Benchmark-Index beträgt rb.
Die Renditen der einzelnen Vermögenswerte über T Tage sind in der Matrix X enthalten.
คำพูด
Keine relevanten Zitate gefunden.