英文标题：
《Minimum R\\\'enyi Entropy Portfolios》
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作者：
Nathan Lassance and Fr\\\'ed\\\'eric Vrins
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最新提交年份：
2018
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英文摘要：
Accounting for the non-normality of asset returns remains challenging in robust portfolio optimization. In this article, we tackle this problem by assessing the risk of the portfolio through the \"amount of randomness\" conveyed by its returns. We achieve this by using an objective function that relies on the exponential of R\\\'enyi entropy, an information-theoretic criterion that precisely quantifies the uncertainty embedded in a distribution, accounting for higher-order moments. Compared to Shannon entropy, R\\\'enyi entropy features a parameter that can be tuned to play around the notion of uncertainty. A Gram-Charlier expansion shows that it controls the relative contributions of the central (variance) and tail (kurtosis) parts of the distribution in the measure. We further rely on a non-parametric estimator of the exponential R\\\'enyi entropy that extends a robust sample-spacings estimator initially designed for Shannon entropy. A portfolio selection application illustrates that minimizing R\\\'enyi entropy yields portfolios that outperform state-of-the-art minimum variance portfolios in terms of risk-return-turnover trade-off.
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中文摘要：
在稳健的投资组合优化中，如何解释资产回报的非正态性仍然具有挑战性。在本文中，我们通过评估投资组合的风险来解决这个问题，通过其回报所传达的“随机性数量”。我们通过使用一个目标函数来实现这一点，该目标函数依赖于R拞enyi熵的指数，这是一个信息论标准，可以精确量化分布中嵌入的不确定性，考虑到高阶矩。与香农熵相比，瑞恩依熵具有一个参数，可以调整该参数来围绕不确定性的概念发挥作用。Gram-Charlier展开表明，它控制了度量中分布的中心（方差）和尾部（峰度）部分的相对贡献。我们进一步依赖于指数Renyi熵的非参数估计，该估计扩展了最初为香农熵设计的稳健样本间隔估计。一个投资组合选择应用程序表明，最小化R拞enyi熵产生的投资组合在风险-回报-周转权衡方面优于最先进的最小方差投资组合。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：Portfolio Management 项目组合管理
分类描述：Security selection and optimization, capital allocation, investment strategies and performance measurement
证券选择与优化、资本配置、投资策略与绩效评价
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一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：Mathematical Finance 数学金融学
分类描述：Mathematical and analytical methods of finance, including stochastic, probabilistic and functional analysis, algebraic, geometric and other methods
金融的数学和分析方法，包括随机、概率和泛函分析、代数、几何和其他方法
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一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：Risk Management 风险管理
分类描述：Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
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