基于贝叶斯理论的长、短数据资产组合选择

发布时间：2017-11-16 21:15

  本文关键词：基于贝叶斯理论的长、短数据资产组合选择

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【摘要】：本文利用贝叶斯理论对不同市场上长度不一致的股票数据进行了回归分析刻画,并在改进的收益和协方差矩阵基础上构建了投资组合选择模型。算例结果表明,在股票数据长度不一致时,基于贝叶斯理论改良的投资组合选择模型比截断数据的投资组合模型有更好的表现,说明贝叶斯理论能够挖掘长数据被截断部分的信息,对于优化投资组合有积极的意义。
【作者单位】： 首都经济贸易大学金融学院;国金通用基金管理有限公司;中国科学院数学与系统科学研究院;
【基金】：国家自然科学基金面上资助项目(71271201) 北京市优秀人才资助项目(20140000204400001) 首都经济贸易大学2015年度科研基金资助项目
【分类号】：F224;F830.59
【正文快照】： 1引言马可维茨[1]在1952年发表了题为《投资组合》的论文,为现代投资组合理论的发展奠定了基础。但随着风险识别精度要求的不断提高和风险识别技术的不断发展,传统理论已经不能满足金融实践发展的需要。通常投资者假设资产组合选择模型中的各种参数(如均值和方差)是确定的,等

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本文编号：1193703