縁付きヘッセ行列の極値判定法と相関係数を用いた大規模資産配分問題に対する次元削減方法の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC4-1-2

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): A Study of Search Space Reduction Approach with Bordered Hessian and Correlation Coefficient for Large-scale Asset Allocation Problems

著者名: 折登 由希子（玉川大学）,花田 良子（関西大学）

著者名(英語): Yukiko Orito (Tamagawa University),Yoshiko Hanada (Kansai University)

キーワード: 進化計算|縁付きヘッセ行列|探索空間の削減|相関係数|Evolutionary Computation|Bordered Hessian|Search Space Reduction|Correlation Coefficient

要約(日本語): 本研究では、インフォメーションレシオを目的関数とする大規模なポートフォリオ最適化問題に対して、縁付きヘッセ行列を用いた極値判定を利用し、次元削減を試みる。この手法は、ポートフォリオへ2アセットを同時に選択する： 1アセットは縁付きヘッセ行列の極値判定ルールから、もう1アセットは選択したアセットとの相関係数を利用して選択される。数値実験において、複数の設計変数を統合し、探索空間を削減しても、大規模最適化問題において選択されたポートフォリオが十分なパフォーマンスを維持できるか実験的に検討する。