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播布客_二次代价函数_知识融合与质量评估_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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we = sup{xτ∑x I Lij ≤ Eij ≤ Uiji i,j = l,???√ι, Σ 0}. 当然,协方差矩阵必须满足附加条件Σ^0o 我们可以通过求解下面的SDP找到σwc, maximize xτ∑x SUbjeCt to Lij ≤ ∑ij ≤ Uijl i, ? = 1, ? ? ? ,n ∑> 05 其变量为Σ∈Sn (问题参数为工、Q和U).最优的Σ是每项均满足我们给定的界的 最坏情况的协方差矩阵, 这里的“最坏”意味着(给定的)投资组合X的最大风险。从 SDP的最优解Σ出发,我们容易构造满足给定的 界并达到最坏情况下的方差的P的分 布。例如,我们可以取P = p + ∑1∕?,其中V是满足EV = 0和EVVT = /的 任意随机 变量。 显然,对任何关于Σ的凸的先验信息,我们可以用相同的方法确定σwco在这里列 出一些例子。 ?已知特定投资组合的方差。我们也许有等式约束,如 其中UΛ和%给定。这对应着关于特定的已知投资组合(由班给出)有已知(或? 非常精确的估计)方差的先 验知识。 ?包含估计误差的影响。如果协方差E是通过经验数
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