版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、2008年金融危機(jī)之后,人們越來越注意到過度的杠桿化對世界經(jīng)濟(jì)的健康和發(fā)展所帶來的危害,各個(gè)行業(yè)的企業(yè)和投資者都陸續(xù)開始了去杠桿化的過程。
本文考慮投資者在規(guī)定的債務(wù)資產(chǎn)比的限制下,極大化投資組合凈資產(chǎn)的最優(yōu)去杠桿化模型。同時(shí)考慮投資者不允許賣空以及買進(jìn)新的資產(chǎn),在資產(chǎn)價(jià)格受到臨時(shí)性價(jià)格沖擊和永久性價(jià)格沖擊的影響下,最優(yōu)去杠桿化問題可以簡化為一個(gè)帶有二次約束和箱子約束的非凸二次優(yōu)化問題。一般情況下拉格朗日方法并不能得到它的全局
2、最優(yōu)解。本文首先提出了一個(gè)可以求解該優(yōu)化模型的序列凸逼近算法,并證明了該算法收斂于原問題KKT點(diǎn)的收斂性質(zhì)。通過序列凸逼近技術(shù)和拉格朗日斷點(diǎn)算法相結(jié)合,提出了一個(gè)改進(jìn)的拉格朗日斷點(diǎn)算法,數(shù)值結(jié)果表明改進(jìn)的算法可以在拉格朗日斷點(diǎn)算法得到一個(gè)次優(yōu)解的時(shí)候得到一個(gè)更優(yōu)的解。
其次,結(jié)合序列凸逼近算法和二次凸松弛技術(shù),提出了求最優(yōu)去杠桿化問題全局最優(yōu)解的新分支定界算法,其中上界由序列凸逼近算法求得,而下界由二次凸松弛求得,并在理論上分
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 求全局最優(yōu)化問題的填充函數(shù)算法.pdf
- 單調(diào)全局最優(yōu)化問題的凸化方法.pdf
- 全局最優(yōu)化問題的單參數(shù)填充函數(shù)算法.pdf
- 全局最優(yōu)化問題的填充函數(shù)算法及其應(yīng)用.pdf
- 29339.求解分式規(guī)劃問題的全局最優(yōu)解的算法
- 車輛調(diào)度問題的全局―局部最優(yōu)信息比粒子群算法研究
- 29995.全局最優(yōu)化填充函數(shù)算法的研究
- 基于擁堵費(fèi)的全局流量最優(yōu)交通誘導(dǎo)算法研究.pdf
- 全局最優(yōu)解的最優(yōu)性條件及凹凸化法的研究.pdf
- 求全局最優(yōu)化的幾種確定性算法.pdf
- 11604.一類全局最優(yōu)化問題的最優(yōu)性條件及凸化方法研究
- 幾類非凸規(guī)劃問題的全局最優(yōu)解方法.pdf
- 基于可視化實(shí)驗(yàn)的Steiner樹問題的全局優(yōu)化算法研究.pdf
- 特殊非凸規(guī)劃問題的全局最優(yōu)化方法.pdf
- 基于可視化實(shí)驗(yàn)的steiner樹問題的全局優(yōu)化算法研究
- 求全局最優(yōu)化的兩種確定性算法.pdf
- 求解約束全局最優(yōu)化問題的填充函數(shù)法.pdf
- 求解全局優(yōu)化問題的眺望算法.pdf
- 求解全局優(yōu)化問題的進(jìn)化算法集成研究.pdf
- 最優(yōu)化問題的梯度投影算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論