sliang · 2024年12月04日
06:57 (1.5X)
例如assets = 10， liability = 8， surplus = 2
Lucky_品职助教 · 2024年12月04日
嗨，从没放弃的小努力你好：
同学你好：
Surplus optimization中是将A-L得到的surplus看做一个整体，本质上是对组合的surplus进行最优化求解，求的是surplus的效用最大化。所以按照你的例子，就是对surplus（2）进行最优化求解，从而得到一组，针对surplus（2）的单位风险下，回报最高的权重。
再回答你的第二个问题。
Surplus optimization 的重点在于直接对 “surplus”进行优化。它并不是将过程清晰地划分为先寻找 surplus 然后再优化这两个独立的阶段。在实际操作中，它更像是一个整体的过程，是在一个连续的决策框架下，以最大化 surplus 为目标进行的一系列操作。从数学模型或算法角度看，surplus optimization 模型往往是将各种影响 surplus 的因素（如成本函数、收益函数等）整合在一起，通过一个统一的优化目标函数来求解最优的决策变量。这个过程没有明显的先找 surplus，再优化 surplus 的分割步骤。
相比较而言，hedge/Return - seeking 通常有比较明确的两个步。hedge/return seeking是将一块蛋糕切成两块，变成hedging portfolio（A=L）和return-seeking portfolio（A>L），hedging部分用于cover liability，return-seeking部分追求收益。
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