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題目：Integrate Minds: An Ensemble Approach to High-Dimensional Portfolio Optimization
時(shí)間：2024年12月24日 9:30
地點(diǎn)：機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院 F303會(huì)議室
邀請(qǐng)人：李艷婷 副教授（工業(yè)工程與管理系）
報(bào)告人簡(jiǎn)介
舒連杰博士目前為澳門大學(xué)商學(xué)院的教授。他分別獲得西安交通大學(xué)機(jī)械工程及自動(dòng)化專業(yè)學(xué)士學(xué)位，以及香港科技大學(xué)工業(yè)工程與工程管理專業(yè)博士學(xué)位。他目前擔(dān)任《統(tǒng)計(jì)計(jì)算與模擬》雜志的副主編，美國(guó)工業(yè)與系統(tǒng)工程師學(xué)會(huì)（IISE）和美國(guó)質(zhì)量學(xué)會(huì)（ASQ）的高級(jí)會(huì)員。他的研究興趣包括量化金融、高維統(tǒng)計(jì)和統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制。
報(bào)告摘要
協(xié)方差矩陣中的估計(jì)誤差傾向于隨著維度的上升而加劇，當(dāng)對(duì)這些矩陣進(jìn)行求逆操作時(shí)，估計(jì)誤差會(huì)進(jìn)一步顯著影響投資組合優(yōu)化的有效性。本講座圍繞“分而治之”的策略和“集思廣益”的原則，創(chuàng)新性地提出了一種新方法。該方法遵循一個(gè)兩階段流程：首要步驟是構(gòu)建一個(gè)基礎(chǔ)模型，隨后將其融合進(jìn)一個(gè)更為強(qiáng)大的綜合模型中。通過資產(chǎn)分組實(shí)現(xiàn)的降維處理、跨模型平均以達(dá)到的降噪效果，以及整合集成成員所提供的多樣化信息，該方法顯著提升了估計(jì)的穩(wěn)定性和精確度。經(jīng)過對(duì)比評(píng)估，該方法在降低投資組合風(fēng)險(xiǎn)與提升凈夏普比率方面，均展現(xiàn)出了相對(duì)于傳統(tǒng)方法的持續(xù)優(yōu)勢(shì)。
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