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【24h】

Portfolio selection in a data-rich environment

机译：在数据丰富的环境中选择投资组合

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We model portfolio weights as a function of latent factors that summarize the information in a large number of economic variables. This approach (hereafter diffusion index approach) offers the opportunity to exploit a much richer information base to improve portfolio selection. We use factor analysis to estimate the space spanned by the factors. This provides consistent estimates for the optimal weights as the number of economic variables and sample size go to infinity. We consider an empirical application to illustrate the practical usefulness of our approach. The results indicate that the diffusion index approach helps to improve the portfolio performance.
机译：我们将投资组合权重建模为潜在因素的函数，这些潜在因素总结了大量经济变量中的信息。这种方法（以下称为扩散指数方法）提供了机会，可以利用更丰富的信息库来改善投资组合的选择。我们使用因子分析来估计因子跨越的空间。当经济变量的数量和样本数量达到无穷大时，这将为最佳权重提供一致的估计。我们考虑一个经验应用来说明我们的方法的实用性。结果表明，扩散指数方法有助于改善投资组合的绩效。

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