Emissions-Robust Portfolios
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Cornell University（康奈尔大学）
本文提出了一种抗排放扰动的组合投资方法，通过引入范围特定惩罚算子，结合模糊集约束，实现了稳健的均值-方差和CVaR优化，有效降低排放强度并保持投资绩效。
2026-01-10 q-fin.MF
Dynamic growth-optimum portfolio choice under risk control
研究了连续时间完全市场中对数收益率下的均值风险投资组合选择问题。这是一个带有风险控制的增长最优问题。对数收益率的风险是通过加权在险价值（WVaR）来衡量的，WVaR是风险价值（VaR）和预期损失（ES）的推广。我们刻画了最优终端财富的凹包络，并给出了当风险度量为VaR或ES时最优财富和投资组合策略的解析表达式.另外，我们发现当WVaR用于终端财富时，有效前沿是一条连接最小风险投资组合和增长最优投资组合的凹曲线，而不是一条垂直线。我们的研究结果提倡在动态投资组合选择中使用对数收益的均值-WVaR准则而不是终端财富。
2021-12-29 q-fin.MF q-fin.PM q-fin.RM
Risk Concentration and the Mean-Expected Shortfall Criterion
预期损失（ExpectedShortfall，ES，又称CVaR）是金融、保险、风险管理和工程等领域最重要的一致性风险度量。最近，Wang和Zitikis（2021）提出了投资组合风险评估的四个经济公理，为ES族提供了第一个经济公理基础。特别是，集中度无报酬公理（NRC）可以说是相当强的，它对具有某种依赖结构的投资组合施加了一种附加形式的风险度量。我们从NRC公理出发，引入了集中厌恶的概念，它不强加任何特定形式的风险度量。证明了具有集中规避的风险测度是ES和期望的函数。与其他三个标准公理单调性，平移不变性和下连续性，浓度厌恶唯一的特点家庭ES。此外，我们建立了一个公理化的基础上的问题的均值ES投资组合选择和新的显式公式凸和一致的风险措施。最后，我们提供了一个经济的理由集中厌恶通过几个公理的监管机构对依赖结构的态度。
2022-04-04 q-fin.MF
Portfolio Optimization with Robust Covariance and Conditional Value-at-Risk Constraints
本研究评估了多种稳健协方差估计量在投资组合优化中的表现，发现在极端市场下需引入CVaR约束控制尾部风险，并结合K-means的NCO算法以缓解数值不稳定性并降低回撤。
2024-06-02 econ.EM math.OC q-fin.MF
Robust Asymptotic Growth in Stochastic Portfolio Theory under Long-Only Constraints
在随机投资组合理论的背景下，研究了漂移不确定性下投资者的渐近增长率最大化问题。在Kardaras和Robertson的研究中，我们将（i）马尔可夫波动率矩阵$c(x)$和（ii）市场权重的不变密度$p(x)$作为输入，但我们还对投资者施加了只做多的约束。我们的主要贡献是证明了一类凹函数生成投资组合的唯一性和存在性结果，并发展了一个有限维近似，它可以用来数值上找到最优解。除了上述的一般结果，我们提出了使用广泛的一类模型的波动率矩阵$c(x)$，它可以被校准的数据，并在其中，我们获得明确的公式的最佳无约束投资组合的任何不变密度。
2021-08-11 math.PR q-fin.MF q-fin.PM
Pathwise Portfolio Theory and Market Viability
Columbia University（哥伦比亚大学）；KAIST（韩国科学技术院）
在无概率考虑的路径设定下发展投资组合理论，用趋势提取器等分解取代半鞅分解，运用路径版伊藤积分，得出增长计价和可行性有界性等价关系，与半鞅对应关系有相似但也有分离，通过例子说明。
2026-07-22 q-fin.MF
A stochastic SIR model for cyber contagion: application to granular growth of firms and to insurance portfolio
ENSAE Paris（巴黎高等经济统计学院）；CREST, UMR CNRS 9194（法国国家科学研究中心联合研究单位9194经济与统计研究中心）；Institut Louis Bachelier（路易·巴舍利耶研究所）
本文提出随机多组SIR模型，结合企业增长细粒度模型，评估网络事件对企业和保险组合的影响，通过Cox过程和伯努利随机变量模拟攻击时间与持续时间，预测保险公司的赔付风险。
2026-03-16 q-fin.MF q-fin.RM
Mean-Variance Portfolio Selection in Long-Term Investments with Unknown Distribution: Online Estimation, Risk Aversion under Ambiguity, and Universality of Algorithms
Scuola Normale Superiore（高等师范学院）；Scuola Superiore Sant’Anna（圣安娜高等学校）
本文将均值-方差投资组合选择重构为无统计假设的在线学习问题，提出序贯投资组合动态策略及风险厌恶系数在线更新算法，在平稳随机市场中渐近逼近真实投资组合的经验效用、夏普比率和增长率，并证明其普适性优于依赖条件分布的贝叶斯策略。
2025-03-11 cs.LG math.PR q-fin.MF
Sequential Portfolio Selection under Latent Side Information-Dependence Structure: Optimality and Universal Learning Algorithms
Scuola Normale Superiore（高等师范学院）；Scuola Superiore Sant’Anna（圣安娜高等学校）
本文研究潜在侧信息依赖结构下的序贯投资组合选择，证明平稳市场中恒定策略可达到动态策略的渐近增长率，并提出安全剔除侧信息的学习算法。
2025-01-20 cs.IT cs.LG math.IT
Tackling estimation risk in Kelly investing using options
本文针对 Kelly 投资准则中因概率和收益估计不准确而产生的估计风险问题，提出在 Kelly 框架中引入欧式期权，在简单二项式模型下构建对估计风险具有稳健性的增长最优投资组合。
2025-11-03 q-fin.MF
Online Universal Dirichlet Factor Portfolios
针对在线投资组合分配问题，提出因子加权的通用Dirichlet投资组合，通过解析推导和股票市场实证证明其优于均匀Dirichlet分配方案。
2023-11-07 cs.CE q-fin.MF q-fin.PM
Portfolio Theory and Security Investment Risk Analysis Using Coefficient of Variation: An Alternative to Mean-Variance Analysis
我们在这里使用这里首次推导出的方程证明变异系数（CV）是风险的直接衡量标准。我们还提出了一种方法来生成一个股票CV的基础上返回，强烈相关的股票价格表现。因此，我们发现CV较低但为正的股票的价格增长近似呈指数增长，这解释了我们的发现，即2008年12月至2018年12月期间，$0 \le CV \le 1$内美国国内股票的总回报率平均约为475%，分别超过$CV > 1$和$CV > 4$内股票的平均总回报率144%和2000%。从这些观察，我们证明，最小化投资组合CV不仅最小化风险，但也最大化回报。现代投资组合理论所支持的通过最小化收益（波动性）的标准差来最小化风险，只导致了15%的微薄平均总收益，而低风险（低波动性）投资组合的表现仅优于高风险投资组合25%。这些观察结果表明，CV是比波动性更可靠的风险度量。
2022-06-21 q-fin.MF
Impact of Climate transition on Credit portfolio's loss with stochastic collateral
本研究提出端到端建模框架，结合多维OU过程、碳价格机制及两类抵押品的随机估值模型，量化气候转型下银行抵押品贷款组合的风险度量，为银行资本与定价决策提供依据。
2025-05-22 q-fin.MF q-fin.RM
A mathematical study of the excess growth rate
Columbia University（哥伦比亚大学）；University of Toronto（多伦多大学）
本文从信息论角度研究超额增长率，建立其性质并给出三个公理刻画定理，同时探讨最大化问题及其与增长最优组合的关系。
2026-11-04 cs.IT math.IT math.PR
Single-Period Portfolio Selection via Information Projection
School of Computer and Communication Sciences EPFL, Lausanne, Switzerland（洛桑联邦理工学院计算机与通信科学学院）
本文通过信息论视角研究单期投资组合选择问题，在CRRA效用下通过信息投影方法解决投资组合优化问题，提出Rényi散度和熵的分解方法。
2026-05-09 cs.IT math.IT q-fin.MF
Necessary and Sufficient Conditions for Frequency-Based Kelly Optimal Portfolio
本文研究了一个离散时间的$m \geq 2$资产组合最优化问题，其中再平衡频率作为最大化中的一个附加参数。所谓的凯利准则被用作性能度量;即，最大化交易者账户的预期对数增长，得到的投资组合称为基于频率的凯利最优投资组合。本文的重点是推广我们以前的工作，以获得各种最优性特征的投资组合的结果。更具体地说，在我们的基于频率的公式中使用凯利准则，我们首先证明了基于频率的凯利最优投资组合的充要条件。借助于这些条件，我们给出了几个新的最优性刻画，如期望比最优性和渐近相对最优性，以及一个我们称之为扩展支配资产定理的结果。也就是说，我们证明了$i$ th资产在投资组合中占优势当且仅当凯利最优投资组合仅由该资产组成。这个定理的“扩展”一词来自于这样一个事实，即它只是我们以前的工作中证明的一个充分性结果。因此，在本文中，我们改进它，包括必要性的证明部分。此外，交易者的生存能力问题（没有破产的考虑）也详细研究了我们的基于频率的交易框架。最后，为了连接理论和实践，我们提出了一个简单的交易算法，使用所谓的主导资产条件的概念来决定何时应该触发交易。使用历史价格数据的相应交易表现被报告为支持证据。
2020-04-25 cs.SY eess.SY math.OC
