【摘 要】
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本文针对增强型指数基金管理问题，建立稀疏鲁棒优化模型并进行实证分析．首先引入收益率的扰动集合，建立稀疏鲁棒超越指数模型，并精确给出其SOCP形式的鲁棒对等式；然后利用混合遗传
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本文针对增强型指数基金管理问题，建立稀疏鲁棒优化模型并进行实证分析．首先引入收益率的扰动集合，建立稀疏鲁棒超越指数模型，并精确给出其SOCP形式的鲁棒对等式；然后利用混合遗传算法求解，其子问题利用CVX软件包进行求解；最后利用OR-Library中5个市场指数历史数据在未来市场收益相对波动的状态下进行实证检验．结果表明稀疏鲁棒超越指数模型在保证样本外超额收益的同时，显著降低了追踪的波动风险，从而表明其具有较高的理论和应用价值．
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