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[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丽萍 何文宇
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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丽萍 何文宇
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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘恒 郭精军
协方差矩阵及其逆矩阵的估计研究在通信工程、金融等领域中有着重要的应用价值。文章将样本协方差矩阵与其锥形(Tapering)矩阵进行凸线性组合,用交叉验证的方法研究了高维数据背景下协方差矩阵的估计问题。首先确定了Tapering矩阵未知时的最优窗宽,得到了未知收缩强度的显式解。其次提出了新的协方差矩阵估计量——交叉验证收缩估计量(CVS)。结果发现:将其应用在估计区间较大的投资组合时,CVS估计量使投资者获得了更高的收益和经济福利。
关键词：
协方差矩阵 交叉验证收缩估计量 投资组合
[期刊] 统计研究
[作者]
刘丽萍 马丹 白万平
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(poet DCC)。poet DCC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,有效地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,poet DCC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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丽萍
较低频数据而言,高频数据包含了更丰富的数据信息,一般而言基于高频数据估计得到的协方差阵也更加的有效。但是噪声的影响使得高频协方差阵的估计并不理想,尤其当资产的维度较高时,高维高频协方差阵的估计就变得更为困难。文章在基于高频数据的协方差阵估计中引入主成分和门限方法,提出了新的协方差阵估计方法,来解决维数灾难和噪声的影响。通过模拟和实证研究发现:新的估计方法明显提高了协方差阵的估计效率,并且应用时使投资者获得了更高的收益。
关键词：
高频数据 大维协方差阵 投资组合
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丽萍
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。
[期刊] 统计研究
[作者]
宋鹏 刘程程 胡永宏
高维协方差矩阵的估计问题现已成为大数据统计分析中的基本问题,传统方法要求数据满足正态分布假定且未考虑异常值影响,当前已无法满足应用需要,更加稳健的估计方法亟待被提出。针对高维协方差矩阵,一种稳健的基于子样本分组的均值-中位数估计方法被提出且简单易行,然而此方法估计的矩阵并不具备正定稀疏特性。基于此问题,本文引进一种中心正则化算法,弥补了原始方法的缺陷,通过在求解过程中对估计矩阵的非对角元素施加L1范数惩罚,使估计的矩阵具备正定稀疏的特性,显著提高了其应用价值。在数值模拟中,本文所提出的中心正则稳健估计有着更高的估计精度,同时更加贴近真实设定矩阵的稀疏结构。在后续的投资组合实证分析中,与传统样本协方差矩阵估计方法、均值-中位数估计方法和RA-LASSO方法相比,基于中心正则稳健估计构造的最小方差投资组合收益率有着更低的波动表现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丽萍
文章从统计精度和组合价值的角度,全面探讨是否复杂的高频协方差阵估计方法,会使得协方差阵的预测更加的精确。研究了在给定的动态预测模型下,不同协方差阵估计方法的相对重要性。并进一步探究了协方差阵一定的情况下,最优预测模型的选择。研究发现,从低频数据切换到高频数据来估计资产的协方差阵会获得最大的收益,并且采用更有效的高频协方差阵来代替简单的高频协方差阵估计量RCOV时会进一步获得收益。
关键词：
高频协方差阵 动态预测模型 MCS检验
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
崔翔宇 杨澜芝
本文研究了基于不同波动率预测模型预测收益误差的波动率,在交易成本影响下的动态最优策略应用到商品期货的表现。将等权重策略作为本文模型的基准模型,分别使用样本协方差、GARCH型波动率模型和精度矩阵模型进行对比,并且比较不同向前预测长度的波动率预测策略的表现。在本文通过夏普率、净夏普率、以及换手率等策略评估指标来评价策略的表现。研究发现:向前预测长度对最优策略的表现影响不大,不同的波动率预测模型的策略表现差异很大,选择合适的波动率模型能带来超额收益。具体而言,样本协方差因相对较低的换手率表现较为稳定;从夏普率和净夏普率表现来看,应用不同波动率估计模型的最优策略均由优于等权策略,Efron等(1976)~([1])提出的对精度矩阵直接估计的估计量表现优于样本协方差矩阵估计和其它波动率估计模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘进
条件协方差矩阵在投资组合和金融风险管理中具有重要意义。文章针对(高维)条件协方差矩阵估计的一些最新研究成果进行了综述,并分析了这些方法的优势和不足之处,同时指出了进一步研究的方向。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丽萍 马丹
金融资产的协方差阵在投资组合和风险管理中扮演着非常重要的作用,基于高频数据的协方差阵估计方法挖掘了数据中更丰富的信息,使得协方差阵的估计更加的精确。但是,随着抽样频率的增加,市场微观结构噪声和跳跃对高频协方差阵估计的影响也是不容忽视的,当噪声和跳跃同时存在时,还没有一种高频协方差阵估计方法能够同时考率这二者的影响。针对该问题,文章提出了新的估计量——修正的门限预平均已实现协方差阵MTPCOV估计方法,并对其进行了模拟研究。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴培培 朱小川
针对学界在研究产业集聚份额比例对经济产出影响时存在的不同观点,文章在分析城市产业集聚模式特征时,在产业集聚的份额比例之外加入反映相关产业集聚的相关关系系数。通过理论分析,指出一定程度相关性集聚对区域经济产出的作用是正向的,而在相关关系系数超过门槛后,其影响则是负向的,即该种影响是倒U型的,并以此为依据构建理论模型。以1998-2015年长江经济带109个地级以上城市为研究样本。通过数据检验,确定模型形式为个体固定效应,运用非参数协方差矩阵估计方法对样本城市进行经验分析,对理论模型的有效性进行了验证,验证了相关产业集聚对经济产出的"倒U型"影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王湘玉 张宝学 齐春香
多重假设检验是高维统计推断的基本问题之一,应用领域非常广泛。特别地,在全基因组相关性问题研究中,需要同时对数以万计的假设进行检验,目的是找到与疾病相关的单核苷酸多态性(即SNP)位点。检验中需控制总体错误率,对此,Benjamini和Hochberg(1995)提出了错误发现率(即FDR标准)。实际问题中的检验统计量往往具有相关性,鉴于此,文章在任意协方差结构下,针对混合效应模型,基于最优线性无偏预测的方法,估计随机变量,提出一种FDR的估计方法。模拟表明,文章给出的算法估计FDP在真值附近波动,理论上较合理。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴培培 朱小川
针对学界在研究产业集聚份额比例对经济产出影响时存在的不同观点,文章在分析城市产业集聚模式特征时,在产业集聚的份额比例之外加入反映相关产业集聚的相关关系系数。通过理论分析,指出一定程度相关性集聚对区域经济产出的作用是正向的,而在相关关系系数超过门槛后,其影响则是负向的,即该种影响是倒U型的,并以此为依据构建理论模型。以1998-2015年长江经济带109个地级以上城市为研究样本。通过数据检验,确定模型形式为个体固定效应,运用非参数协方差矩阵估计方法对样本城市进行经验分析,对理论模型的有效性进行了验证,验证了
[期刊] 统计与决策
[作者]
西日古力 吴黎军
文章在熵损失函数下,通过计算得到了广义线性混合模型协方差矩阵谱分解估计的风险函数;研究了广义线性混合模型协方差的谱分解估计在一定估计类中的优良性;最终证明了在熵损失函数下,由最小二乘理论得到的无偏估计优于其他两个有偏估计。
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