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학술저널
저자정보
최재혁 (HSBC Business School Peking University) Chen Rong (HSBC Business School Peking University)
저널정보
한국파생상품학회 선물연구 선물연구 제30권 제2호
발행연도
2022.6
수록면
114 - 124 (11page)
DOI
10.1108/JDQS-12-2021-0031

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Risk parity, also known as equal risk contribution, has recently gained increasing attention as a portfolio allocation method. However, solving portfolio weights must resort to numerical methods as the analytic solution is not available. This study improves two existing iterative methods: the cyclical coordinate descent (CCD) and Newton methods. The authors enhance the CCD method by simplifying the formulation using a correlation matrix and imposing an additional rescaling step. The authors also suggest an improved initial guess inspired by the CCD method for the Newton method. Numerical experiments show that the improved CCD method performs the best and is approximately three times faster than the original CCD method, saving more than 40% of the iterations.

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