【摘 要】
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在当今大数据时代,维数诅咒和噪声的影响使得投资组合的估计越来越困难.尤其对于高频数据,噪声、跳跃以及非同步交易的影响使得在投资组合中扮演着重要角色的协方差阵的估计
【机 构】
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贵州财经大学数学与统计学院,贵州贵阳550025
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在当今大数据时代,维数诅咒和噪声的影响使得投资组合的估计越来越困难.尤其对于高频数据,噪声、跳跃以及非同步交易的影响使得在投资组合中扮演着重要角色的协方差阵的估计更为复杂.首先给出了基于CLIME估计量的最小方差投资组合风险的估计,然后将高频协方差阵估计量代入其中,得到基于高频数据的最小方差组合风险的估计形式.通过模拟和实证研究发现:同时考虑了噪声和跳跃影响的∑MTPCOV-CLIME估计量的组合风险最接近于真实的风险.由此可以得到两条结论,首先,基于CLIME估计量的最小方差组合风险的估计量明显要优于其它估计量;其次,采用高频数据估计最小方差组合风险时,噪声和跳跃的影响不容忽视,如何剔除和噪声和跳跃的影响至关重要.
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