基于流动性调整的高频协方差阵的估计及其应用研究

发布时间：2017-08-26 05:09

  本文关键词：基于流动性调整的高频协方差阵的估计及其应用研究

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【摘要】：金融资产交易往往不具有时间的一致性,采用高频数据估计协方差阵时需要避免由于异步交易导致的"Epps"效应。常用的时间刷新技术能够解决异步交易问题,但随着资产数量增加,样本量会迅速减少。本文介绍了基于流动性调整的双频协方差阵估计方法(Rn BTSCOV),该方法可减少数据量的损失,在不对参数施加任何限制的情况下,提高估计精度。将该方法应用到投资组合中与常用的已实现协方差阵和双频协方差阵进行对比分析,研究发现Rn BTSCOV方法在所有的标准下具有更好的表现。
【作者单位】： 贵州财经大学数学与统计学院;西南财经大学统计学院;
【关键词】： 双频协方差阵 基于流动性调整的双频协方差阵 等比例风险投资组合
【基金】：国家社会科学基金资助项目(10XTJ0001) 贵州财经大学人才引进资助项目
【分类号】：O212.1;F830.59
【正文快照】： 0引言自Markowitz创立现代组合投资理论以来,组合投资选择模型大多建立在精确估计协方差阵的前提之上。如何对投资组合协方差矩阵进行精确估算,已成为组合投资和风险管理等相关领域研究的热点和难点问题。最近二十年,统计学家们对用实时交易数据(也称为高频数据)估计组合协方

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本文编号：739833