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丁毅；李莹莹；郑兴华

统计因子模型下的高维最小方差投资组合估计。 （英语） Zbl 1471.62493号

《经济学杂志》。 222，第1号，B部分，502-515（2021）.
摘要：我们在统计因子模型下提出了一个高维最小方差投资组合估计器，并表明我们估计的投资组合具有显著的风险一致性。我们的方法依赖于适当地将投资组合权重的（ell_1）约束与适当的协方差矩阵估计相结合。在协方差矩阵估计方面，我们扩展了POET的理论结果[J.风扇等，J.R.Stat.Soc.，Ser。B、 统计方法。75，第4期，603–680（2013年；Zbl 1411.62138号)]设置为与主成分分析一致。对标准普尔100指数成份股的模拟和广泛的实证研究表明，与基准投资组合相比，我们的MVP估值器表现良好。

引用于10文件

MSC公司：

62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
62甲12 多元分析中的估计
62H25个 因子分析和主成分；对应分析
91G10型 投资组合理论

关键词：

最小方差投资组合；高维；主成分分析；因子模型

引文：

Zbl 1411.62138号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Ding}等人，《经济学杂志》。222，第1号，B部分，502--515（2021；Zbl 1471.62493）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 安，S.C。；Horenstein，A.R.，因子数量的特征值比率检验，《计量经济学》，81，3，1203-1227（2013）·兹比尔1274.62403
[2] Ait-Sahalia，Y。；Xiu，D.，使用主成分分析估计高频数据的高维因子模型，《计量经济学杂志》，201，2，384-399（2017）·Zbl 1377.62148号
[3] Ao，M。；Yingying，L。；Zheng，X.，《接近大型投资组合的均值-方差效率》，Rev.Financ。螺柱，32，7，2890-2919（2019）
[4] Bai，J.，大维度因子模型的推理理论，《计量经济学》，71，1，135-171（2003）·Zbl 1136.62354号
[5] Bai，Z。；刘，H。；Wong，W.-K.，利用随机矩阵理论增强Markowitz投资组合优化的适用性，数学。《金融》，19，4，639-667（2009）·Zbl 1185.91155号
[6] Bai，J。；Ng，S.，《确定近似因子模型中的因子数》，《计量经济学》，70，1，191-221（2002）·Zbl 1103.91399号
[7] Bickel，P.J。；Levina，E.，通过阈值进行协方差正则化，Ann.Statist。，36, 6, 2577-2604 (2008) ·Zbl 1196.62062号
[8] Cai，T.T。；胡，J。；李毅。；郑欣，基于高频数据的高维最小方差投资组合估计，《计量经济学杂志》，214,2482-494（2020）·Zbl 1456.62242号
[9] 蔡，T。；Liu，W.，稀疏协方差矩阵估计的自适应阈值，J.Amer。统计师。协会，106，494，672-684（2011）·兹比尔1232.62086
[10] 张伯伦，G。；Rothschild，M.，大型资产市场的套利、因子结构和均值-方差分析，《计量经济学》（1986年之前），51，5，1281（1983）·Zbl 0523.90017号
[11] 德米格尔，V。；加拉皮，L。；Nogales，F.J。；Uppal，R.，《投资组合优化的通用方法：通过约束投资组合规范提高绩效》，管理。科学。，55, 5, 798-812 (2009) ·Zbl 1232.91617号
[12] 德米格尔，V。；加拉皮，L。；Uppal，R.，最优与幼稚多元化：1/n投资组合策略的效率有多低？，财务版次。螺柱，22，5（2009）
[13] Donoho，D.L。；Johnstone，J.M.，《小波收缩的理想空间自适应》，《生物统计学》，第81、3、425-455页（1994年）·Zbl 0815.62019号
[14] El Karoui，N.，大维稀疏协方差矩阵的算子范数一致性估计，Ann.Statist。，36, 6, 2717-2756 (2008) ·Zbl 1196.62064号
[15] El Karoui，N.，《Markowitz问题和其他线性约束二次规划中的高维效应：风险低估》，Ann.Statist。，38, 6, 3487-3566 (2010) ·Zbl 1274.62365号
[16] 恩格尔，R.F。；O.莱多特。；Wolf，M.，《大动态协方差矩阵》，J.Bus。经济。统计人员。，37, 2, 363-375 (2019)
[17] 范，J。；范，Y。；Lv，J.，使用因子模型进行高维协方差矩阵估计，《计量经济学》，147，1，186-197（2008）·Zbl 1429.62185号
[18] 范，J。；Furger，A。；Xiu，D.，《将全球行业分类标准纳入投资组合配置：一种基于因子的高频数据大协方差矩阵估计量》，J.Bus。经济。统计人员。，34, 4, 489-503 (2016)
[19] 范，J。；李毅。；Yu，K.，使用高频数据进行投资组合选择的巨大波动矩阵估计，J.Amer。统计师。协会，107，497，412-428（2012）·兹比尔1328.91266
[20] 范，J。；Liao，Y。；Mincheva，M.，近似因子模型中的高维协方差矩阵估计，Ann.Statist。，39, 6, 3320-3356 (2011) ·Zbl 1246.62151号
[21] 范，J。；Liao，Y。；Mincheva，M.，通过阈值化主正交补码进行大协方差估计，J.R.Stat.Soc.Ser。B.统计方法。，75、4、603-680（2013），57位作者进行了33次讨论，范、廖和明切娃进行了回复·Zbl 1411.62138号
[22] 范，J。；Liao，Y。；Shi，X.，大型投资组合的风险，《计量经济学杂志》，186，2，367-387（2015）·Zbl 1331.91204号
[23] 范，J。；Liao，Y。；Wang，W.，因子模型中的投影主成分分析，Ann.Statist。，44, 1, 219-254 (2016) ·Zbl 1331.62295号
[24] 范，J。；刘，H。；王伟，通过椭圆因子模型进行大协方差估计，Ann.Statist。，46, 4, 1383-1414 (2018) ·Zbl 1402.62124号
[25] 范，J。；张，J。；Yu，K.，《具有总风险敞口约束的巨大投资组合选择》，J.Amer。统计师。协会，107，498，592-606（2012）·Zbl 1261.62091号
[26] 加拉皮，L。；厄帕尔，R。；Wang，T.，《具有参数和模型不确定性的投资组合选择：一种多先验方法》，Rev.Financ。螺柱，20，1（2007）
[27] Jagannathan，R。；Ma，T.，《大型投资组合中的风险降低：为什么施加错误的约束会有所帮助》，J.Finance，58，4，1651-1683（2003）
[28] Jorion，P.，Bayesian和capm均值估计：投资组合选择的含义，J.Bank。财务。，15, 3, 717-727 (1991)
[29] Kan，R。；周刚，参数不确定性下的最优投资组合选择，J.Financ。数量。分析。，42, 3, 621-656 (2007)
[30] O.莱多特。；Wolf，M.，《股票收益协方差矩阵的改进估计及其在投资组合选择中的应用》，J.Empir。财务。，10, 5, 603-621 (2003)
[31] Ledoit，O。；Wolf，M.，《大维协方差矩阵的良好估计》，《多元分析杂志》。，88, 2, 365-411 (2004) ·Zbl 1032.62050
[32] O.莱多特。；Wolf，M.，《稳健绩效假设方差检验》，Wilmott，2011，55，86-89（2011）
[33] O.莱多特。；Wolf，M.，大维协方差矩阵的非线性收缩估计，Ann.Statist。，40, 2, 1024-1060 (2012) ·Zbl 1274.62371号
[34] O.莱多特。；Wolf，M.，投资组合选择协方差矩阵的非线性收缩：Markowitz会见了goldilocks，Rev.Financ。螺柱，30，12，4349-4388（2017）
[35] Ledoit，O。；Wolf，M.，Stein损失下大维协方差矩阵的最优估计，Bernoulli，24，4B，3791-3832（2018）·Zbl 1415.62032号
[36] Michaud，R.O.，《马科维茨优化之谜：优化了吗？》？，财务。分析。J.，45，1，31-42（1989）
[37] Onatski，A.，《从特征值的经验分布确定因子的数量》，《经济学评论》。统计，92，4，1004-1016（2010）
[38] Rothman，A.J.，《大协方差矩阵的正定估计量》，Biometrika，99，3，733-740（2012）·Zbl 1437.62595号
[39] Rothman，A.J。；Levina，E。；朱，J.，大协方差矩阵的广义阈值，J.Amer。统计师。协会，104，485，177-186（2009）·Zbl 1388.62170号
[40] 股票，J.H。；Watson，M.W.，《使用大量预测因子的主成分进行预测》，J.Amer。统计师。协会，97，460，1167-1179（2002）·Zbl 1041.62081号
[41] Wang，W。；Fan，J.，高维尖峰协方差经验特征结构的渐近性，Ann.Statist。，45, 3, 1342-1374 (2017) ·Zbl 1373.62299号
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