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随着金融市场的发展,可配置金融资产种类不断增加,高维资产的投资组合应用引起了广泛的关注,因此高维协方差矩阵的建模及预测更加重要。基于已实现协方差矩阵,创新地将Elastic Net(弹性网)方法与向量自回归模型结合,对高维已实现协方差矩阵进行建模和预测。实证分析中模型取得了理想的预测精度,待估参数的数目显著下降;由于弹性网方法具备充分的变量选择功能和群组效应,得到的模型更加完善,因此资产之间动态相关结构也更加明晰;分析发现行业之间协方差变化比自身方差变化更加复杂,将VAR-LASSO、VAR-EN、DCC-MVGARCH、EWMA四种模型预测的协方差矩阵应用到投资组合中,结果表明VAR-EN优势明显。 相似文献
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文章克服了传统高维协方差阵估计方法的缺点,将主成分和门限方法相结合,提出了门限主成分正交补(TPO)估计量,该估计量主要通过前K个主成分来刻画高维协方差阵的信息,通过引入合适的门限函数来对矩阵的正交补进行稀疏估计,从而有效的降低了数据的维度并剔除了噪声的影响.模拟和实证研究发现:较严格的因子(SFM)模型而言,门限主成分正交补(TPO)模型明显提高了协方差阵的估计效率,并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的收益和经济福利. 相似文献
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大维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响不容忽视。本文将主成分和门限方法有效的结合,应用到DCC模型的估计中,提出了基于主成分正交补门限方法的DCC模型(poetDCC)。poetDCC模型主要通过前K个主成分来刻画高维动态条件协方差阵的信息,然后将门限函数应用在矩阵的正交补中,有效的降低了数据的维度并剔除了噪声的影响。通过模拟和实证研究发现:较DCC模型而言,poetDCC模型明显提高了高维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的投资收益和经济福利。 相似文献
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高维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响使传统的CCCGARCH模型估计起来较为困难。将主成分和门限方法有效结合,应用到CCC-GARCH模型的估计中,提出基于主成分正交补门限方法的CCC-GARCH模型(PTCCC-GARCH)。PTCCC模型主要通过前K个最优主成分来刻画大维协方差阵的信息,并通过门限函数以剔除噪声的影响。通过模拟和实证研究发现:较CCCGARCH模型而言,PTCCC-GARCH模型明显提高了高维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的投资收益和经济福利。 相似文献
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传统的多元统计分析方法,如主成分分析方法和因子分析方法等的共同点是计算样本的均值向量和协方差矩阵,并在这两者的基础上计算其他统计量。当样本数据中没有离群值时,这些方法都能得到优良的结果。但是当样本数据中包括离群值时,计算结果就会很容易受到这些离群值的影响,这是因为传统的均值向量和协方差矩阵都不是稳健的统计量。本文对目前较流行的FAST-MCD方法的算法进行研究,构造了稳健的均值向量和稳健的协方差矩阵,应用到主成分分析中,并针对其不足之处提出改进方法。从模拟和实证的结果来看,改进后的的方法和新的稳健估计量确实能够对离群值起到很好的抵抗作用,大幅度地降低它们对计算结果的影响。 相似文献
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随着计算机技术的迅猛发展,高维成分数据不断涌现并伴有大量近似零值和缺失,数据的高维特性不仅给传统统计方法带来了巨大的挑战,其厚尾特征、复杂的协方差结构也使得理论分析难上加难。于是如何对高维成分数据的近似零值进行稳健的插补,挖掘潜在的内蕴结构成为当今学者研究的焦点。对此,本文结合修正的EM算法,提出基于R型聚类的Lasso-分位回归插补法(SubLQR)对高维成分数据的近似零值问题予以解决。与现有高维近似零值插补方法相比,本文所提出的SubLQR具有如下优势。①稳健全面性:利用Lasso-分位回归方法,不仅可以有效地探测到响应变量的整个条件分布,还能提供更加真实的高维稀疏模式;②有效准确性:采用基于R型聚类的思想进行插补,可以降低计算复杂度,极大提高插补的精度。模拟研究证实,本文提出的SubLQR高效灵活准确,特别在零值、异常值较多的情形更具优势。最后将SubLQR方法应用于罕见病代谢组学研究中,进一步表明本文所提出的方法具有广泛的适用性。 相似文献
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资产数量减少情形下CVaR投资组台的灵敏度分析 总被引:1,自引:0,他引:1
文章基于CVaR的风险度量技术,考察了当投资组合的资产数量减少时投资组合的均值-CVaR有效边缘,探究了其经济含义,并与方差风险下的均值-方差边界进行了对比研究.我们发现,使用CVaR风险度量标准可以使投资者在资产选择时更加稳健,同时也有利于对风险进行分散和监管. 相似文献
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文章基于CVaR的风险度量技术,考察了当投资组合的资产数量增加时投资组合的均值-CVaR有效边缘.探究了其经济含义,并与方差风险下的均值一方差边界进行了对比研究.可以发现,使用CVaR风险度量标准可以使投资者在资产选择时更加稳健,同时也有利于对风险进行分散和监管. 相似文献
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现代组合证券投资理论研究不确定情形下理性投资行为的优化问题。1952年,H.M.MarkowttZ提出均值--方差模型(简称EVW,率先探讨了将现代证券理论应用到投资领域的可能性。马氏认为,一般投资者在选择证券时,同时存在希求满足和厌恶风险的倾向,最终的选择是在期望效用达到最大的目标下二者权衡的结果。对一含有n种风险证券的组合投资问题,记R--n种风险证券的收益列向量小--n种风险证券的期望收益列向量,已一收益的协方差矩阵,en--单位列向量,X--组合证券投资比例系数列向量,E--期望组合收益标量,V--组合收益方差标量,则EVM… 相似文献
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文章将单因子协方差阵和样本协方差阵相结合,通过对它们进行最优加权平均,提出了新的协方差阵估计方法——动态加权收缩估计量(DWS).该估计量一方面通过选择最优的权重来平衡协方差阵估计的偏差和误差;另一方面估计的是大维数据的动态协方差阵,在估计过程中考虑了前期信息的影响.通过模拟和实证研究发现:较传统的协方差阵估计方法而言,DWS估计量明显提高了大维协方差阵的估计效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的收益和经济福利. 相似文献
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为有效解决存在异常数据时传统Fisher判别分析(FDA)方法误判率高的问题,文章提出了一个简单而稳健的FDA方法.该方法首先用最小协方差行列式(MCD)稳健估计技术获得稳健的样本均值和协方差估计;然后再用FDA进行判别分析.为验证方法的有效性,文章将此方法应用于我国上市公司财务困境的预测问题.实证研究表明,在没有异常值的情况下,基于MCD的稳健FDA判别和传统的FDA判别结果基本一致;而在有异常值的情况下,新方法明显优于传统的FDA,不仅可有效抵御异常数据的干扰,而且仍保持较低的误判率. 相似文献
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《统计与信息论坛》2019,(6):3-9
时间序列自回归AR模型的Yule-Walker估计法在建模过程中易受离群值的影响,导致计算结果与实际不相符。针对这一现象,基于均值和方差的稳健组合估计量构建了稳健自相关函数,得到了时序AR模型的稳健Yule-Walker估计算法,以克服离群值的影响。并对此方法进行了模拟与金融数据实证检验,模拟和实证检验均表明:当时序数据中不存在离群值时,传统估计方法与稳健估计方法得到的结果基本保持一致;当数据中存在离群值时,运用传统估计方法得到的结果出现较大变化,而运用稳健估计方法得到的结果基本不变。这说明相对于传统估计方法,稳健估计方法能有效抵抗离群值的影响,具有良好的抗干扰性和高抗差性。 相似文献
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小域估计问题日益受到社会各界的关注,它通常利用辅助信息和统计模型提高估计的精度。其中最常用的小域模型是混合模型,即利用域随机效应来解释域间变化,但是这种模型要求严格的假定条件,不易于处理实际中存在异常值或重尾现象的小域估计问题。本文将分位数回归模型引入小域估计中,这个模型不需要强的假定条件,可以处理实际中存在异常值或是重尾现象的小域估计问题,并通过一个模拟案例进一步说明了基于分位数回归模型的小域估计方法可以得到更加稳健的估计量.挖掘更多的信息来提高小域估计的精度,是一种比较好的小域估计方法。 相似文献
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将lasso图理论合并到状态空间模型中,利用条件独立性且通过范数惩罚法对协方差阵进行估计。新方法兼具图模型和动态状态空间模型的优点。最后将该方法应用于欧洲股票市场进行投资组合优化决策,结果表明基于lasso图方法的状态空间模型的投资组合业绩要优于自回归和一般的状态空间模型。 相似文献