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Gârleanu & Pedersen (2012) — Dynamically Consistent Approach to Mean-Variance Portfolio Optimization (L-GP)

大白话：动态均值-方差优化通常算不出闭式解。这篇在「价格变动是预测变量的线性时不变函数」等假设下，给出了闭式的动态解——是动态 MVO 少数能解析求解的框架。

文献信息

  • 作者：Nicolae Gârleanu (UC Berkeley Haas); Lasse Heje Pedersen (Copenhagen Business School / AQR Capital)
  • 出处：Working paper / AQR white paper; later chapters in Efficiently Inefficient (Pedersen 2015)
  • 核心 idea: 动态 MVO 在以下假设下闭式可解:
    1. 每股价格变动 \Delta p_{i,t} 是预测变量的线性时不变函数
    2. 价格变动协方差矩阵时不变
    3. 交易成本是交易股数的二次函数
    4. 目标函数按股数而非 dollar

与 LGS 的关系

  • L-GP 假设 (1)-(4) 严格 → 闭式解成立; 但 (2) 协方差时不变在因子加载变化引起的 Σ 随机场景下严重失效
  • LGS 用 LQ 闭式但无 Σ 不变限制; 在 CD-Sağlam-Moallemi 2014 仿真下, 因子模型经济中 L-GP (GP-R) obj 显著差于 LGS (BL), 差 ~14%

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