ポートフォリオ最適化における縁付きヘッセ行列を用いた貪欲アプローチによるGAの初期集団の構築

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST20011

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2020/03/08

タイトル(英語): Construction of Initial Population in GA by Greedy Approach with Bordered Hessian for Portfolio Optimization Problems

著者名: 木村 優斗(関西大学),折登 由希子(広島大学),花田 良子(関西大学)

著者名(英語): Yuto Kimura(Graduate School of Science and Engineering, Kansai University, Osaka, Japan),Yukiko Orito(Hiroshima University),Yoshiko Hanada(Faculty of Engineering Science, Kansai University, Osaka, Japan)

キーワード: 探索空間構築|貪欲法|縁付きヘッセ行列|資産配分問題|Search Space Construction |Greedy Apploach|Bordred Hessian|Asset Allocation Problem

要約(日本語): ポートフォリオ最適化において有効なアセット集合の構築は重要な課題である．これまでに縁付きヘッセの極値判定に基づくアセット集合の構築が有効であることが示されている．この手法は目的関数向上に寄与が高いアセットを一つずつ選択しアセット集合を構成する．本研究はこれを拡張し，一度に二つ最適なアセットを選択することでより効率的にアセット集合を構築する．従来手法と比較して良好なアセット集合が得られることを示す．

要約(英語): In the portfolio optimization problem, to find an effective combination of assets from available assets is one of important subjects. In our previous work, we proposed a greedy asset selection technique that adds assets one by one to the portfolio according to their contribution based on bordered hessian for the objective function. In this paper, we improve this multi-step greedy method, in which adds a pair of optimal assets in one step to consider a wide variety of combinations of assets. Through the numerical experiments, we show the effectiveness of our proposed method.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 415 Kバイト