西安交通大學(xué)陳志平教授主講華師經(jīng)管學(xué)術(shù)講座第408期
為營造良好學(xué)術(shù)氛圍，提高師生學(xué)術(shù)水平，我院張鵬教授誠邀中國運(yùn)籌學(xué)會常務(wù)理事、西安數(shù)學(xué)與數(shù)學(xué)技術(shù)研究院常務(wù)副院長、國家天元數(shù)學(xué)西北中心副主任、西安交通大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師陳志平教授于2022年5月5日（周四）15:00-16:30，為我院師生作了題為《Multi-stage portfolio selection problem with dominance constraints》的學(xué)術(shù)講座。
我院教師張鵬教授主持了本次學(xué)術(shù)講座。該研究運(yùn)用二階隨機(jī)占優(yōu)（SSD）研究多階段投資組合選擇問題，并通過構(gòu)建情景樹，將連續(xù)規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為離散問題求解。具體來看，首先以期望財(cái)富最大化為目標(biāo)，構(gòu)建具有動態(tài)二階隨機(jī)占優(yōu)約束的多階段投資組合模型。其次，由于該模型中決策變量為隨機(jī)變量，并且包含折現(xiàn)因子求和的二階隨機(jī)占優(yōu)約束，因此該模型是動態(tài)非凸規(guī)劃問題，難以運(yùn)用經(jīng)典算法求解。為了解決這一問題，該研究運(yùn)用蒙特卡洛模擬和K-means聚類算法構(gòu)建情景樹，將連續(xù)型動態(tài)隨機(jī)規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為離散型動態(tài)隨機(jī)規(guī)劃問題，并通過上逼近和下逼近方法將模型轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃問題求解。由于上逼近和下逼近兩種方法之間差距較小，并且下逼近方法的計(jì)算效率更高，因此實(shí)證研究中運(yùn)用下逼近方法求解多階段投資組合。再次，由于現(xiàn)實(shí)中資產(chǎn)收益率序列多為非對稱、尖峰、厚尾分布，為更好地描述收益率序列這一特征，該研究運(yùn)用ARMA模型回歸，根據(jù)殘差項(xiàng)特征，借助兩個(gè)正態(tài)分布構(gòu)建混合正態(tài)分布描述收益率分布。最后，通過對比只考慮最終財(cái)富的單一化二階隨機(jī)占優(yōu)的多階段投資組合模型，可以發(fā)現(xiàn)本模型在多階段投資組合選擇中具有更好的表現(xiàn)。
陳教授分享結(jié)束之后，老師和同學(xué)們就講座中的疑惑之處向陳教授請教，得到陳教授的細(xì)心解答。
