一类加速ADMM算法在投资组合选择中的应用研究

Mean-Variance模型为现代投资组合选取奠定了基础。 近年来,随着金融资产数量的提高,求 解M-V模型的经典算法效率逐渐变低。 因此,有关学者提出了资产分割的ADMM算法(AS- ADMM)以提升ADMM 算法的效率。 该算法能够比经典的算法更高效,但在一些超高维的情况 下,AS-ADMM也不足以显著提高求解效率。 为了解决这个问题,本文应用外推思想,提出了部 分加速的资产分割算法(PA-AS-ADMM),并证明了该算法的非遍历收敛速率为O( ),最后在数值实验中验证了PA-AS-ADMM的有效性。