基于稀疏鲁棒M-投资选择模型的鲁棒Half算法

摘要：

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

所属期刊栏目：31

分类号：O242.2(计算数学)

资助基金：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

在线出版日期：2017-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：135-140