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Active portfolio management using robust optimization
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AI
DOI：10.1007/s10479-025-06757-8.png)
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摘要
En 中文
我们研究了在概率分布和阈值联合不确定性下，针对预期 shortfall（ES）和 Omega 比率（OR）优化的稳健模型。我们将此方法应用于主动管理包含美国行业指数的投资组合。我们的实证分析表明，稳健的 ES 和 OR 投资组合在调整风险和交易成本后，显著优于基准指数和主动替代策略。此外，我们的研究发现，所提出的稳健优化将配置从防御性行业转向高绩效行业，利用了仅向上动量敞口和资产错配。通过模拟，我们发现稳健的 ES 投资组合在市场波动性高和跨资产系统性风险变异性大时表现出显著优势，而稳健的 OR 投资组合则受益于低特质波动性和显著的资产错配。这些发现强调了稳健的 ES 和 OR 优化在主动投资组合管理中的有效性，突出了它们在不利市场条件下实现强劲表现和韧性的能力。
Keyword:
Portfolio optimization
Robust optimization
Expected shortfall
Omega ratio
Fundamental factors
期刊
IF:
4.5
论文数:
8.0K
被引数:
2.1W
机构
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