高维协方差矩阵估计在A股市场的实证研究

任丹

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对于高维协方差矩阵估计问题,基于传统的压缩估计理论,从优化角度提出新的估计方法,即寻找距离多个已知估计量的凸组合最近的对称正定矩阵作为高维协方差矩阵的估计量.对带惩罚项和不带惩罚项的两种模型进行研究,给出了相应的求解算法和收敛证明,其中带惩罚项的模型是为了保证优化结果具有良好的稀疏性.实证研究发现,相较于基准指数,基于所给估计量的资产组合获得了超额收益,具有极高的实践价值.

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来源
《上海管理科学》 |2020年第6期|57-62|共6页
作者
任丹;
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作者单位

上海交通大学安泰经济管理学院上海 200030;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类最优化的数学理论;
关键词
高维协方差矩阵估计; 压缩估计; 优化; 稀疏性; 惩罚项;

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