In this paper, we are concerned with the optimization of a dynamic investment portfolio when the securities which follow a multivariate Merton model with dependent jumps are periodically invested and proceed by approximating the Condition-Value-at-Risk (CVaR) by comonotonic bounds and maximize the expected terminal wealth. Numerical studies as well as applications of our results to real datasets are also provided.


翻译:在本文中,我们关心的是,在采用多变量墨尔顿模式的证券进行定期投资时,如何优化动态投资组合,这种证券采用依赖性跳跃的多变量墨尔顿模式,通过共monotonic 界限来接近条件-价值-风险(CVaR)并尽量扩大预期的终极财富,同时提供数字研究以及将我们的结果应用于真实的数据集。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】SLAM相关资源大列表
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年8月18日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】SLAM相关资源大列表
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年8月18日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员