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[期刊] 统计研究
[作者]
刘广应 包悦妍 林金官
高维协方差矩阵的准确预测对于投资组合和风险管理至关重要。本文利用金融高频数据得到已实现协方差矩阵，并对其进行DRD分解，对已实现波动率矩阵D进行向量化；为保证已实现相关系数矩阵R预测值的正定性，对其进行Cholesky分解，对分解后的矩阵进行向量化；利用向量自回归VAR对这两组向量分别建模，利用LASSO方法对高维VAR模型进行参数估计；建立已实现波动率矩阵D和已实现相关系数矩阵R的动态模型，构建了LASSO-CDRD协方差矩阵动态预测模型，并利用均值方差最优投资组合对协方差预测模型进行经济学评价。实证分析表明，相对于协方差预测比较模型，LASSO-CDRD协方差矩阵预测模型具有较高预测精度和夏普率，综合效果最优。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
殷炼乾
组合风险的估计和预测一直都是风险管理中非常重要的一个方面。本文使用了利用高频数据信息的实现协方差矩阵、DCC-MVGARCH多元波动率模型、Risk Metrics模型和多元正交GARCH模型对沪深两市的指数资产组合风险在险价值的预测失败率进行了对比,并利用动态分位数检验方法对各模型的组合风险测度稳健性进行了对比研究。研究结果证明,基于高频数据的实现协方差矩阵模型能够显著提高组合风险测度的预测精度,且严格符合Va R置信区间所要求的失败率,能够很好地在提高资金使用效率与管理资产组合风险敞口间取得平衡。
关键词：
实现协方差矩阵模型 在险价值 组合风险
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丽萍
使用高频与低频数据对预测的协方差阵的比较,目前国内相关的研究还非常的少。文章将高频数据的研究拓展至多维,建立了模型,并将基于高频与低频数据预测的协方差阵,进行了比较研究。
[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] 统计研究
[作者]
宋鹏 胡永宏
随着大数据时代的来临,待分析数据维度越来越高,高维协方差矩阵的估计与建模已经成为统计学领域的一个基本问题。本文提出基于Cholesky分解的可预测矩阵值因子模型,对高维已实现协方差矩阵进行了建模及预测。模型有效地降低了矩阵维度,显著减少了待估参数数目,有效地避免了估计误差的累积,且因子分析降维使得协方差矩阵元素之间的相依关系更加清晰。实际建模结果表明,模型与VAR-LASSO方法预测误差较为接近,但是降维效果更加明显,待估参数数目大大减少,更加具备应用价值。基于矩阵值因子模型构建的投资组合收益更加贴近真实
[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] 投资研究
[作者]
马丹 刘丽萍
准确估计和预测协方差矩阵对构建投资组合具有重要意义。为避免最小方差组合权数的不稳定性,提出一个带有约束的等风险比例组合配置问题。对不同的投资择时策略下,高频和低频数据构建的投资组合表现进行了实证和模拟研究。研究发现,在投资组合频繁更新时,高频数据构建的组合波动更小,可以得到更大的收益,当组合每月更新时,低频数据构建的投资组合具有更大的投资价值。在用高频数据构建投资组合时,用平滑降噪处理后的协方差矩阵比常用的实现波动协方差矩阵具有更好的表现。
关键词：
组合协方差 等风险比例投资组合 稳健分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
禹悰廉
文章从57个因子中选取8类风险因子并结合市场因子和28个行业因子构建了中国A股市场的多因子模型,在建立风险模型时用特征修正方法估计因子协方差矩阵以校正样本协方差矩阵对组合风险估计的偏差。实证分析表明,A股市场股票收益变动中的20%可以被多因子模型所解释,而沪深300成分股的收益变动中近40%能够被模型解释;对基准组合和积极组合的风险作因子归因,发现行业因子的贡献最大。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李胜歌 张世英
金融高频数据和金融波动率是目前金融领域研究的热点问题。本文对基于金融高频数据的金融波动率估计量——"已实现"双幂次变差进行了建模和预测。"已实现"双幂次变差无模型、计算简便,在一定条件下是金融波动率的无偏估计量,并且具有稳健性和有效性。通过用上证综指对"已实现"双幂次变差进行ARFIMA建模,发现中国股票市场的上证综指"已实现"双幂次变差时间序列具有长记忆性。
[期刊] 上海金融
[作者]
周仕盈 杨朝军 丁专鑫 马征程
资产配置决策和股票内投资组合在风险估计上有所不同。研究表明,个股收益的自相关性通常弱于股指的自相关性,而自相关性一定程度上反映了其可预测性,此时个股的条件/非条件协方差矩阵的差异较小,而大类资产的条件/非条件协方差矩阵的差异相对较大。在经济学含义上,条件方差衡量预测出现误差的风险,非条件方差衡量资产自身的波动。本文因此对二者在资产配置中的区别进行分析。资产配置最常见的模型有二:均值方差模型及其衍生模型,以及风险平价模型。本文的研究表明,对于不同的资产配置模型,二者的最优选择不尽相同。
[期刊] 预测
[作者]
罗英 蔡玉梅 崔小梅 孙坚强
本文应用随机矩阵理论及方法解析资产组合协方差矩阵的信息结构。实证发现,我国股票组合的协方差矩阵存在市场因素、行业因素的信息结构。最大特征值携带着反映市场因素的信息,影响程度非常高,是股票资产间相关性的主导因素。最大特征值偏离RMT上界的倍数远远高于其他市场。偏离RMT上界的特征值,携带着反映行业因素的信息,影响同一行业或者主营业务相同的公司,但随着特征值与RMT上界靠近,信息特征减弱。
关键词：
随机矩阵 投资组合 协方差矩阵
[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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李睿 舒颐超
面板数据的建模分析一直是计量经济学与统计学的研究热点之一。随着面板数据的深入研究，面板数据固定效应模型得到了广泛应用。关于部分线性时变系数模型的面板数据分析已有很多成果，但大多数假设模型误差是独立同分布的，这一点在实际问题中未必符合。随着高维面板数据的出现，对模型的协方差检验也成了研究的重点。文章基于局部光滑技术和轮廓最小二乘估计方法，研究了模型误差结构的协方差矩阵球形检验和单位矩阵检验问题，并证明了对应的统计量的渐近正态分布和大样本性质。蒙特卡洛模拟进一步说明了检验方法的有效性和稳健性。
[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] 统计研究
[作者]
徐国祥 金登贵
目前关于ACD的实证研究已经十分丰富,却很少有人把注意力放在ACD及其扩展模型设定的检验上,本文采用的D检验就是通过衡量残差密度函数的参数和非参数估计值之间的紧密程度,来检验模型设定的优劣。
关键词：
ACD模型 设定检验 密度函数
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