一种改进的主成分投资组合方法的应用研究

发布时间：2021-12-16 06:22

　　现阶段,传统的Markowitz（1952）[1]均值-方差优化模型已经得到了广泛的研究与推广但仍存在很多问题,市场应用表现不佳的部分原因是由于极端头寸的出现。传统投资组合理论基本上都是从现有的、存在相关性的资产中进行投资组合选择的,而Partovi（2004）[2]提出了一种在允许卖空的前提下分析有效边界投资组合的新方法,即将原始的资产集重组为一组互不相关的投资组合,并且称之为主成分投资组合。这些主成分投资组合构成了一个新的资产间互不相关的投资环境,从而为任何投资组合的优化过程提供了新的研究思路,并且它能够有效增大投资组合的分散性。因此,本文将基于主成分投资组合的理念来对均值方差模型、风险平价模型和最大分散化组合进行改进。传统的主成分分析（PCA）都是基于协方差矩阵或者相关矩阵进行特征值分解,本文通过对相关矩阵逆矩阵的敏感性和稳定性进行分析,发现相关矩阵的逆矩阵包含的信息量可能更大。因此本文将基于相关矩阵求逆进行主成分分析来建立主成分投资组合,并观测其市场实证表现。首先针对传统的主成分均值方差模型进行改进,本文将建立基于相关矩阵求逆的主成分均值方差模型并记为I-PCMV,并且将其与传... 

【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

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本文编号：3537650