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Logarithmic-exponential utility for portfolio optimization
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AI
DOI：10.1016/j.eswa.2025.130439.png)
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摘要
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期望效用最大化是将投资者风险偏好纳入投资组合优化的一种有用框架。然而，由于不同投资者风险偏好的多样性，设计合适且实用的效用函数仍然具有挑战性。在本文中，我们提出了一种新颖的对数-指数（log-exp）效用函数，该函数将递减绝对风险厌恶和递增绝对风险厌恶整合到一个参数值中。它推广了大多数只能反映单一绝对风险厌恶态度的常用效用函数。我们还提出了一种基于对数-指数效用且带有加权ℓ1正则化的稀疏投资组合优化模型，并设计了一种求解算法，该算法能够线性收敛至全局最优解。在七个基准数据集上的大量实验表明，所提出的方法在收益和风险控制方面均表现出良好性能。
