在股市投资中，什么是均值一CVaR最优化？
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|在股市投资中，什么是均值一CVaR最优化？
在这一小节我们提出均值?CVaR最优化模型。此处,其目标就是在由CVaR 所度量的投资组合风险不大于某个值的条件下使期望收益最大化。数学上,我们可以表达为
为了对均值一CVaR最优化方法进行说明， 我们讨论来自Palmquist， Ury as ev和Krokhmal的一个例子。他们考虑从1997年7月1日到1999年7月8日期间S＆P 100指数中的所有股票的两周收益作为原始数据。最优投资组合通过在两周的期限上，
可以证明对于一个正态分布的损失函数,均值一方差模型和均值- CVaR 模型生成相同的有效边界。但是,当分布非正态时,这两种方法明显地不同。一方面,在均值一方差方法中风险定义为损失分布的方差,因为方差同时包含了来自分布左侧和右侧尾部的信息,盈利与损失对风险的贡献是相同的。另一方面,均值-CVaR方法仅仅涉及在分布当中贡献较高损失的那部分尾部。
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