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基于稀疏鲁棒M-投资选择模型的鲁棒Half算法
被引量：
2
1
作者
张亚飞
张成毅
罗双华
《西安工程大学学报》
CAS
2017年第1期135-140,共6页
为得到鲁棒、稀疏的投资组合,提出稀疏鲁棒M-投资选择模型,并且基于L1/2正则化理论和Half阈值算法,构建鲁棒Half阈值算法求解稀疏鲁棒M-投资选择问题.数值实验表明,该算法不仅比Lasso算法收敛速度更快,而且在期望值固定的情况下得到的...
为得到鲁棒、稀疏的投资组合,提出稀疏鲁棒M-投资选择模型,并且基于L1/2正则化理论和Half阈值算法,构建鲁棒Half阈值算法求解稀疏鲁棒M-投资选择问题.数值实验表明,该算法不仅比Lasso算法收敛速度更快,而且在期望值固定的情况下得到的风险更小、更平稳.
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关键词
稀疏投资选择模型
half
阈值算法
稀疏鲁棒M-投资选择
L1/2正则化
鲁棒
half
阈值算法
在线阅读
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职称材料
题名
基于稀疏鲁棒M-投资选择模型的鲁棒Half算法
被引量：
2
1
作者
张亚飞
张成毅
罗双华
机构
西安工程大学理学院
出处
《西安工程大学学报》
CAS
2017年第1期135-140,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(11201362)
陕西省教育厅自然科学专项基金资助项目(14JK1305)
文摘
为得到鲁棒、稀疏的投资组合,提出稀疏鲁棒M-投资选择模型,并且基于L1/2正则化理论和Half阈值算法,构建鲁棒Half阈值算法求解稀疏鲁棒M-投资选择问题.数值实验表明,该算法不仅比Lasso算法收敛速度更快,而且在期望值固定的情况下得到的风险更小、更平稳.
关键词
稀疏投资选择模型
half
阈值算法
稀疏鲁棒M-投资选择
L1/2正则化
鲁棒
half
阈值算法
Keywords
sparse portfolio selection model
half
threshold
algorithm
sparse
robust
M-Portfolios model
L1/2 regularization
robust half threshold algorithm
分类号
O242.2 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀疏鲁棒M-投资选择模型的鲁棒Half算法
张亚飞
张成毅
罗双华
《西安工程大学学报》
CAS
2017
2
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