华泰金融工程 发布于 2019-11-06 09:16:44
摘要摘要
本文分别基于模拟数据和真实数据实证了不同协方差估计方法的表现投资者通常采用样本协方差作为对真实协方差矩阵的估计,该方法需要估计的参数众多,误差较大,为此学者们提出了包括稀疏矩阵、因子模型、压缩估计在内的一系列改进算法。本文正是要讨论各类协方差估计方法的优劣及适用场景,主要内容包括:1、采用一套统一、透明的评价体系来评估各个算法的估计效果,保证结果的可比性;2、基于模拟数据验证各类算法能否达到其理论设计目标;3、基于大类资产、一级行业、股票的真实交易数据验证各类复杂协方差估计方法相比于样本协方差的改善程度,并针对不同配置场景(大类资产、行业、股票)提供实操建议。
样本协方差是真实协方差的渐进无偏估计,但观测样本较少时估计误差大
多元正态分布假设下,样本协方差是真实协方差矩阵的渐进、无偏估计量,当观测样本足够长时,样本协方差会收敛到真实协方差矩阵;只有当观测长度n相 (
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