英文标题：
《Sparse Mean-Variance Portfolios: A Penalized Utility Approach》
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作者：
David Puelz, P. Richard Hahn, Carlos M. Carvalho
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最新提交年份：
2016
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英文摘要：
This paper considers mean-variance optimization under uncertainty, specifically when one desires a sparsified set of optimal portfolio weights. From the standpoint of a Bayesian investor, our approach produces a small portfolio from many potential assets while acknowledging uncertainty in asset returns and parameter estimates. We demonstrate the procedure using static and dynamic models for asset returns.
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中文摘要：
本文考虑了不确定性条件下的均值-方差优化问题，特别是当一个人想要一组最优投资组合权重的稀疏集时。从贝叶斯投资者的角度来看，我们的方法从许多潜在资产中产生一个小的投资组合，同时承认资产回报和参数估计的不确定性。我们使用资产收益的静态和动态模型来演示这个过程。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：Statistical Finance 统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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