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[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]
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] 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]
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
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] 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] 数量经济技术经济研究
[作者]
刘成 罗金斗 罗知
研究目标:利用高频数据准确估计和预测高维积分波动率矩阵，并将矩阵的预测值应用于资产投资组合的构造中。研究方法:通过保留p×p维已实现波动率矩阵的特征向量，对积分波动率矩阵的特征值进行预测，本文将积分波动率矩阵的估计和预测问题转化为p个一维积分波动率的估计和预测问题。研究发现:对高维已实现波动率矩阵过于发散的特征值进行调整能够提高矩阵估计的准确性；对资产收益率的积分波动率矩阵建立动态模型可以提高矩阵预测的精度。研究创新:将高维矩阵的估计和预测问题转化为矩阵特征向量的估计以及一维特征值的估计和预测问题；基于高频数据并建立资产收益率积分波动率矩阵的动态模型提高了资产投资组合的样本外表现。研究价值:本文提出的积分波动率矩阵估计和预测方法能够保证矩阵估计值和预测值的正定性；本文的预测方法能够提高矩阵的预测精度，能够在复杂的金融市场中构造低风险的资产组合。
[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] 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]
卢小华 张艳慧 郑宇轩
文章利用上证综指高频分钟交易数据,研究基于极大重叠离散小波变换的积分波动率,并选用4种小波函数考察其对积分波动率小波估计的影响,与实际波动率进行对比。实证分析表明,实际波动率大于小波估计值,当频率较高时,两种估计方法误差小。特别地,在5分钟采样频率时,两种估计方法最接近,并且小波方法估计积分波动率对选取的小波函数无明显差异。
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