Abstract

Although there has been an increasing number of studies investigate portfolio optimization from different perspectives, few attempts could be found that focus on the development trend and hotspots of this research area. Therefore, it motivates us to comprehensively investigate the development of portfolio optimization research and give some deep insights into this knowledge domain. In this paper, some bibliometric methods are utilized to analyse the status quo and emerging trends of portfolio optimization research on various aspects such as authors, countries and journals. Besides, ‘theories’, ‘models’ and ‘algorithms’, especially heuristic algorithms are identified as the hotspots in the given periods. Furthermore, the evolutionary analysis tends to presents the dynamic changes of the cutting-edge concepts of this research area in the time dimension. It is found that more portfolio optimization studies were at an exploration stage from mean-variance analysis to consideration of multiple constraints. However, heuristic algorithms have become the driving force of portfolio optimization research in recent years. Multi-disciplinary analyses and applications are also the main trends of portfolio optimization research. By analysing the dynamic changes and multi-dimensional evolution in recent decades, we contribute to presenting some deep insights of the portfolio optimization research directly, which assists researchers especially beginners to comprehensively learn this research field.

摘要

尽管从不同角度研究投资组合优化的研究越来越多，但关注该研究领域的发展趋势和热点的尝试却寥寥无几。因此，它促使我们全面研究投资组合优化研究的发展，并对这一知识领域进行深入的了解。本文利用文献计量学方法从作者、国家和期刊等各个方面分析了投资组合优化研究的现状和新兴趋势。此外，“理论”、“模型”和“算法”，尤其是启发式算法，被确定为给定时期的热点。此外，演化分析倾向于呈现本研究领域前沿概念在时间维度上的动态变化。发现更多的投资组合优化研究处于从均值方差分析到考虑多重约束的探索阶段。然而，启发式算法已成为近年来投资组合优化研究的驱动力。多学科分析和应用也是投资组合优化研究的主要趋势。通过分析近几十年来的动态变化和多维演变，我们有助于直接呈现投资组合优化研究的一些深刻见解，帮助研究人员特别是初学者全面了解该研究领域。发现更多的投资组合优化研究处于从均值方差分析到考虑多重约束的探索阶段。然而，启发式算法已成为近年来投资组合优化研究的驱动力。多学科分析和应用也是投资组合优化研究的主要趋势。通过分析近几十年来的动态变化和多维演变，我们有助于直接呈现投资组合优化研究的一些深刻见解，帮助研究人员特别是初学者全面了解该研究领域。发现更多的投资组合优化研究处于从均值方差分析到考虑多重约束的探索阶段。然而，启发式算法已成为近年来投资组合优化研究的驱动力。多学科分析和应用也是投资组合优化研究的主要趋势。通过分析近几十年来的动态变化和多维演变，我们有助于直接呈现投资组合优化研究的一些深刻见解，帮助研究人员特别是初学者全面了解该研究领域。多学科分析和应用也是投资组合优化研究的主要趋势。通过分析近几十年来的动态变化和多维演变，我们有助于直接呈现投资组合优化研究的一些深刻见解，帮助研究人员特别是初学者全面了解该研究领域。多学科分析和应用也是投资组合优化研究的主要趋势。通过分析近几十年来的动态变化和多维演变，我们有助于直接呈现投资组合优化研究的一些深刻见解，帮助研究人员特别是初学者全面了解该研究领域。