공분산 불확실성 아래의 강건한 성장

기사 arXiv papers · 저자: Erhan Bayraktar et al.

요약

이 논문은 투자자가 기초자산의 공분산 구조를 정확히 알지 못하는 경우의 포트폴리오 선택을 다룹니다. 적절한 허용 공분산 구조 집합 전반에서 점근적 성장을 강건하게 극대화하는 전략을 찾습니다. 따라서 공분산 추정치를 확실한 값으로 볼 수 없을 때 투자를 선택하는 방법에 초점을 둡니다.

저자들은 완전 비선형 타원형 연산자의 일반화된 주 고유값과 그에 대응하는 고유함수를 사용해 최적 전략을 규명합니다. 공통 측도에 지배되지 않는 확률 측도 집합을 약간 제한한 뒤 이 규명을 확립합니다. 문서는 실증 성과 증거가 아닌 이론적 결과를 제시합니다. 자산군이나 수치 결과, 실무 추정 절차는 명시하지 않으며, 결과는 제시된 허용 가능성 프레임워크와 확률 측도 제한에 따라 달라집니다.

핵심 아이디어

문제는 자산 공분산이 불확실할 때 강건하게 성장을 최적화하는 것입니다.
적절한 허용 공분산 구조 집합을 기준으로 전략을 규명합니다.
완전 비선형 타원형 연산자의 일반화된 주 고유값과 고유함수가 규명의 기준이 됩니다.
결과는 고려하는 비지배 확률 측도 집합을 약간 제한하는 데 의존합니다.
이 문서는 실증 성과 보고가 아니라 수학적 규명을 제시합니다.

# Robust maximization of asymptotic growth under covariance uncertainty


# Robust maximization of asymptotic growth under covariance uncertainty









This paper resolves a question proposed in Kardaras and Robertson [Ann. Appl. Probab. 22 (2012) 1576-1610]: how to invest in a robust growth-optimal way in a market where precise knowledge of the covariance structure of the underlying assets is unavailable. Among an appropriate class of admissible covariance structures, we characterize the optimal trading strategy in terms of a generalized version of the principal eigenvalue of a fully nonlinear elliptic operator and its associated eigenfunction, by slightly restricting the collection of nondominated probability measures.

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이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.

공분산 불확실성 아래의 강건한 성장 최적 투자

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