【摘 要】
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波动矩阵在投资组合和风险管理中扮演着重要角色,但在高维数据背景下,维数诅咒和噪声的影响使得波动矩阵的估计较为困难.文章在前人研究的基础之上,提出了基于混合频率数据的
【机 构】
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贵州财经大学数学与统计学院,贵阳550025
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波动矩阵在投资组合和风险管理中扮演着重要角色,但在高维数据背景下,维数诅咒和噪声的影响使得波动矩阵的估计较为困难.文章在前人研究的基础之上,提出了基于混合频率数据的改进MFD模型(IMP-MFD).该模型将波动矩阵分解为资产的标准差(波动的平方根)构成的对角矩阵与资产间相关矩阵的乘积;然后采用基于高频数据的、预测精度更高的FNN-HAR-J模型来估计和预测对角波动矩阵,采用基于低频数据的、能够很好地解决维数诅咒和噪声影响的POTDCC模型来估计和预测动态相关性矩阵.通过实证和稳健性分析得知:IMP-MFD模型明显优于MFD模型,将其应用于投资组合可以使投资者获得更高的收益.
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