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2022-6-11 06:10:55
(A.9)这种不平等意味着z =εq =√λq0≤ Hε(z) = Hε(√λq) = -tr公司(αλ(q)) -√λbαtr公司(q) + aα,和(A.6)收益率λ ≥ λ= (ε)tr公司(αZ,λ(q)) ≤ tr公司(αλ(q)) ≤ aα-√λbαtr公司(q),这证明了这一说法。在剩下的证明中,我们展示了不等式(A.9)。矩阵z 和Γ是对称的,z 为正定义,且Γ为严格正定义。然后Γ+εz 是严格的正定义,符合属性1。和3。引理A.1的矩阵(Γ+εz)-1对称且严格正定义。进一步的z是对称的正半定义。不等式(A.3)意味着tr(AB) ≥ tr公司(B)/ tr公司A-1.andwith公司A = (Γ + εz)-1和B = z我们发现(z(Γ + εz)-1.z) = tr公司(z(Γ + εz)-1) ≥tr公司(z)tr(Γ+εz)=tr公司(z)tr(Γ)+ε tr公司(z).不平等(A.4)产生tr(z) ≥dtr公司(z), 因此我们获得(z(Γ + εz)-1.z) ≥dtr公司(z)tr(Γ)+ε tr公司(z)=tr公司(z)ψ + εd tr公司(z), (A.10)其中ψ = d tr(Γ)。设置x = tr公司(z) ≥ 0和g(x) =xψ+εdx- bαx + aα- aμ那么(A.10)意味着Hε(z) ≥ g(x).现在仍然需要选择常量aα, bα, ε> 0,以便g(x) ≥ 全部为0x ≥ 0和ε ≤ ε. (A.11)出租aα> aμ= tr(∑)μ). 然后a := g(0) = aα- aμ> 0.自ψ + εdx > 0不平等g(x) ≥ 0等于0≤ f (x) := (ψ + εdx)g(x) = Aεx+ Bεx + C,Gabih、Kondakji和Wunderlich,《高频专家意见的渐近滤波行为》,第19页,其中Aε= 1.- εdbα, Bε= εda - bαψ, C = ψa. 允许ε > 选择0,以便Aε> 0,那么f(x) = Aεx+BεAεx +CAε= Aεx -Kε+ Dε具有Kε=BεAε和Dε:= C -(Bε)Aε=4.CAε- (Bε)4.Aε.我们选择aα> aμ, 即。,a = aα- aμ> 0,那么我们有f(x) ≥ 0如果Dε≥ 0或等效值,如果P (ε) := 4.CAε- (Bε)≥ 0P (ε) 是一个二次函数P (ε) = 4.ψa - (εda + bαψ), 因此P (0) = 4ψa - bαψ和P 正在减少ε > 0
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2022-6-11 06:10:58
因此,我们必须要求P (0)>0,给出0<bα≤ bα= bα(aα) = 2.aα- aμψ.然后P (ε) ≥ 0用于ε ∈ (0, ε] 哪里ε是的正零P 提交人:ε= ε(aα, βα) =d(aα- aμ)ψ(aα- aμ) - bαψ.不难检查ε < ε它保持不变Aε= 1.- εdbα>1.- bαψaα- aμ≥ 0.请注意bα= bα它保持不变ε= 0,这是不可行的。因此用于aα> aμ, bα∈ (0, bα(aα)) 对于ε ≤ ε= ε(aα, bα) 或同等λ ≥ λ= 1/ε它适用于(A.11),因此Hε(z) ≥ 0在(4.7)中给出的条件下。这就完成了证明。A、 3引理5.1的证明为了方便读者,我们回顾引理5.1的陈述:对于函数αJ,λ(5.3)中给出了存在常数aα, bα> 0独立于λ 对于全对称和正半定义q ∈ Rd×dtr公司αJ,λ(q)≤ aα-√λ bαtr公司(q), 对于λ > 0、上述估计适用于aα= tr(∑)μ) + (d tr(∑)J)r)-1和bα= 2(d tr(∑)J)√r)-1和每r > 0.证明。使用定义αJ,λ在(5.3)和tr(·)的线性中,我们发现trαJ,λ(q)= tr公司Σμ- tr公司κq + qκ- tr公司q(Σ-1.R+ λΣ-1.J)q. (A.12)对于r.h.s.(A.2)中的第二项,意味着tr(κq + qκ) = tr公司((κ + κ)q) ≥ β tr公司(q) 哪里β :=ρ闵(κ + κ) > 0是的最小特征值κ + κ. 该矩阵是对称的正定义,自κ 为正定义。使用(A.3)和(A.4),我们推导出(q(Σ-1.R+ λΣ-1.J)q) ≥ λ tr公司(qΣ-1.Jq) = λ tr公司(qΣ-1.J)≥ λtr公司(q)tr(∑)J))≥ λdtr公司(q)tr(∑)J))= λψ tr公司(q)哪里ψ := (d tr(∑)J))-1> 0. 将上述估计值代入(A.12),我们得到αJ,λ(q)≤ f (tr(q)) 具有f(x) := aμ- βx - λψx, x ≥ 0,(A.13)我们设置的位置aμ= tr(∑)μ). 二次函数f 是严格凹的,因此对于任何x≥ 0它保持不变f(x) ≤ f(x) + f′(x)(x - x). 选择x= 1/√λr 对一些人来说r > 0它如下所示f(x) ≤ aμ+ψr-√λ2.ψ√rx = aα-√λbαx我们使用的定义aα, bα在(5.5)中。将此估算值代入(A.13)可证明该索赔。
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2022-6-11 06:11:01
20 Gabih,Kondakji和Wunderlich,《高频专家意见的渐近滤波行为参考文献》[1]Bj"ork,T.,Davis,M.H.A.和Landen,C.:《部分信息的最优投资》,《运筹学数学方法研究》71(2010),371–399。[2] Black,F.和Litterman,R.(1992):全球投资组合优化。《金融分析师杂志》48(5),28-43。[3] Bremaud,P.(1981):点过程和队列:鞅动力学,斯普林格,纽约。[4] Brendle,S.(2006):不完全信息下的投资组合选择。随机过程及其应用,116(5),701-723。[5] Cont,R.和Tankov,P.(2004):带跳跃过程的金融建模。查普曼和霍尔/CRC。[6] Davis,M.和Lleo,S.(2013年):连续时间内的黑色凋落物:过滤案例。《定量金融快报》,1,30-35【7】Davis,M.和Lleo,S.(2018):连续时间资产配置中的借记专家意见。SSRN提供:https://ssrn.com/abstract=2663650或http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2663650[8] Elliott,R.J.、Aggoun,L.和Moore,J.B.(1994):隐马尔可夫模型,斯普林格,纽约。[9] Frey,R.、Gabih,A.和Wunderlich,R.(2012):部分信息和专家意见下的投资组合优化。《国际理论与应用金融杂志》,15,第1期。[10] Frey,R.、Gabih,A.和Wunderlich,R.(2014):部分信息和专家意见下的投资组合优化:动态规划方法。《随机分析通讯》第8卷,第1期(2014)49-71。[11] Gabih,A.、Kondakji,H.Sass,J.和Wunderlich,R.(2014):高斯漂移市场中的专家意见和对数效用最大化。《随机分析通讯》第8卷,第1期(2014)27-47。[12] Gabih,A.、Kondakji,H.和Wunderlich,R.(2020):具有高斯漂移和随机到达专家意见的市场中的投资组合优化。
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2022-6-11 06:11:04
正在准备中。[13] Horn,R.A.和Johnson,C.R.(2012):矩阵分析,第二版,剑桥大学出版社,纽约。[14] Kondakji,H.(2019):在具有高斯漂移和专家意见的金融市场中,部分知情投资者的最佳投资组合(德语)。博士论文。BTU Cottbus Senftenberg。可用位置:https://opus4.kobv.de/opus4btu/frontdoor/deliver/index/docId/4736/文件/Kondakji\\u Hakam。pdf。[15] Lakner,P.(1998):投资者的最优交易策略:部分信息的情况。随机过程及其应用76,77-97。[16] Liptser,R.S.和Shiryaev A.N.(2001):随机过程的统计:一般理论,第二版,纽约斯普林格。[17] Putschogl,W.和Sass,J.:《部分信息下的最优消费和投资》,《经济与金融决策》(Decisions in Economics and Finance)31(2008),131–170。[18] Rieder,U.和B"auelle,N.(2005):不可观测马尔可夫调制漂移过程的投资组合优化。应用概率日志43362-378。[19] Rogers,L.C.G.(2013):最优投资。SpringerBriefs在定量金融领域。施普林格,柏林海德堡。[20] Sass,J.和Haussmann,U.G(2004):部分信息下的终端财富优化:作为连续时间马尔可夫链的漂移过程。《金融与随机》8553-577。[21]Sass,J.、Westphal,D.和Wunderlich,R.(2017):专家意见和具有高斯漂移的多元股票收益的对数效用最大化。《国际理论与应用金融杂志》第20卷,第4期,第1-41页。[22]Sass,J.、Westphal,D.和Wunderlich,R.(2019):高斯漂移金融市场中专家意见的差异分析。arXiv:1807.00568【q-fin.PM】【23】Schottle,K.、Werner,R.和Zagst,R.(2010):Bayes和Black Litterman模型的比较和鲁棒性。运筹学数学方法71453–475。[24]王,S-D.,郭,T-S。
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2022-6-11 06:11:07
和Hsu,C.-F.(1986):代数矩阵Riccati和Lyapunov方程解的迹界。IEEE自动控制交易,31654–656。[25]Westphal,D.(2019年)。连续时间金融市场中的模型不确定性和专家意见。博士论文。Kaiserslautern大学技术学院。可用位置:https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-58414。
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