报告时间：2019年8月29号下午16:00
报告地点：管理学院506会议室
报告题目：Models and algorithms For Constrained SparseFinance Optimization
报告摘要：In the practical business environment, portfolio managersoften face business-driven requirements that limit the number of constituentsin their optimal portfolio. A natural sparse Finance optimization model is thusto minimize a given objective function while enforcing an upper bound on thenumber of assets in the portfolio. In this talk we consider why we selectsparse financial model and how to select the optimal sparsity parameter.Furthermore, Sparse and group sparse index tracking models and algorithms arepresented, and we conduct empirical tests to demonstrate that our approachgenerally produces sparse portfolios with higher out-of –sample tracking error.
报告人介绍：徐凤敏，女，河南郑州人，计算数学博士，西安交通大学经济与金融学院教授、博士生导师，院长助理，金融工程系系主任。加拿大西蒙弗雷泽大学访问学者、香港理工大学访问学者、韩国首尔大学高级交换学者，陕西青年科技奖获得者。中国双选法学会理事，中国双选法学会经济数学与管理数学分会副理事长兼秘书长,中国运筹学学会数学规划分会常务理事。
申请人长期致力于大数据所涉及的统计与稀疏优化理论算法的研究和典型金融问题微观研究。目前，已在国内外知名期刊上发表多篇文章。参与编写专着1部。主持两项国家自然科学基金，参与一项自然科学基金重点项目。
