High-dimensional data analysis with constraints
Traditional Markowitz portfolio is very sensitive to errors in estimated input for a high dimensional dataset. This problem inspired us to connect the high dimensional portfolio selection problem to a constrained lasso problem to deal with the input uncertainty. In this paper, we developed a new alg...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Zhou, Hanxiao |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Pun Chi Seng |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/156929 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Information Analysis of High-Dimensional Data and Applications
بواسطة: Xin She Yang, وآخرون
منشور في: (2018) -
Large-Dimensional Factor Analysis Without Moment Constraints
بواسطة: He, Yong, وآخرون
منشور في: (2021) -
Network-based screening for ultra-high dimensional survival data subject to semi-competing risks
بواسطة: Chin, Nicholas Wei Lun
منشور في: (2022) -
Independence test for high dimensional data based on regularized canonical correlation coefficients
بواسطة: Yang, Yanrong, وآخرون
منشور في: (2015) -
High dimensional clustering for mixture models
بواسطة: Liu, Yiming
منشور في: (2020)