基于单链接聚类过滤法的均值方差模型

发布时间：2018-10-26 16:16

【摘要】：为了消除由于估计收益率数据的时间序列的有限性而导致马克威茨均值-方差模型的统计不确定性,采用基于单链接聚类过滤法的均值-方差修正模型。选取上证50成分股2004～2007年的日数据,对修正前后的模型进行了实证对比分析发现:(1)修正后模型投资组合的可靠性系数比修正前模型的平均低0.067;(2)修正后模型投资组合估计风险和预测风险分别比修正前模型投资组合平均低0.096和3.329;(3)修正前模型投资组合的有效大小比修正后模型投资组合小0.0321,表明其风险分散程度更低。这在某种程度上表明:修正后模型要优于修正前模型的投资组合。
[Abstract]:In order to eliminate the statistical uncertainty of Markowitz's mean-variance model due to the limitation of the time series of the estimated rate of return, the mean-variance correction model based on single-link clustering filter is adopted. Based on the daily data of Shanghai 50 component stock from 2004 to 2007, this paper makes an empirical comparative analysis on the model before and after the revision. The results show that: (1) the reliability coefficient of the modified model portfolio is 0.067 lower than that of the pre-revised model; (2) the estimated risk and the forecast risk of the modified model portfolio are 0.096 and 3.329 respectively lower than that of the modified model portfolio; (3) the effective size of the modified model portfolio is 0.0321 less than that of the modified model portfolio, which indicates that the risk dispersion degree is lower. This indicates to some extent that the modified model is superior to the portfolio of the modified model.
【作者单位】： 大连理工大学管理与经济学部;
【基金】：教育部人文社会科学研究资助项目(09JCXLX1394)
【分类号】：F224;F830.59

【参考文献】

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【共引文献】

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