实践中的线性与二次投资组合选择模型-研究论文

几个风险回报投资组合模型考虑了投资组合中资产数量及其权重的实际限制。 我们在此从效率和性能的角度对有限资产马科维茨 (LAM)、有限资产平均半绝对偏差 (LAMSAD) 和有限资产条件风险价值 (LACVaR) 模型进行比较研究，其中资产受到数量和基数约束的限制。混合整数线性 LAMSAD 和 LACVaR 模型用最先进的商业代码求解，而混合整数二次 LAM 模型用商业代码和作者最近提出了一种更有效的新方法。 出乎意料的是，对于大中型尺寸，使用新方法求解二次 LAM 模型比使用商业求解器求解线性 LACVaR 和 LAMSAD 模型更容易。 此外，新方法的优势在于无需额外的计算成本即可找到更一般的三目标问题的所有极值点。我们比较了三种模型和等权重投资组合的样本外性能。 我们表明，不同方法之间没有明显的优势关系，与之前的研究相比，我们发现同等权重的投资组合似乎没有比三个提议的模型有任何优势。 我们的实证结果基于文献中经常使用的一些新旧公开数据集。