抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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リスクパリティも,等しいリスク寄与として知られており,最近,ポートフォリオ割当て方法としてますます注目を集めている。しかし,解析解が利用できないので,ポートフォリオ重みの解決は数値解法に頼る必要がある。本研究では,2つの既存の反復法,すなわち,周期的座標降下(CCD)とNewton法を改善した。相関行列を用いて定式化を単純化し,追加の再スケーリングステップを課すことによりCCD法を強化した。また,Newton法に対するCCD法に触発された初期推測の改善を示唆した。数値実験により,改良CCD法は,元のCCD法よりも最良で,約3倍速く,反復の40%以上を節約することを示した。【JST・京大機械翻訳】