时 间：1月9日（星期二）下午2：30
地 点：大学城校区院系楼401会议室
主 办：广东外语外贸大学金融学院
主题
Chance Constrained Program with Quadratic Randomness:
A Unified Approach Based on Gaussian Mixture Distribution
主讲人简介
庞小川
（中山大学管理学院金融学博士）
内容简介
本文研究关于二次随机变量的机会约束规划。二次随机变量定义为一个服从多元高斯混合分布（GMD）的随机向量的二次型。模型求解难度在于二次随机变量的分布不具有解析表达，因此只能使用合理的分布进行近似。本文证明，在一定条件下，二次随机变量的渐近分布为一单变量GMD，并进一步证明限制多元GMD分量的协方差矩阵的条件数可以减少渐近逼近误差。通过使用渐近分布近似真实分布，机会约束规划可转换为更易求解的优化问题。结合问题的特殊结构，本文使用分支定界（BB）算法来搜索近似的全局最优解，并探讨该近似最优解的合理性以及BB算法的复杂度。最后本文使用数值模拟实验来解释理论，并把模型应用于期权组合的优化。
