超越选冠：基于相关性的风险投资组合构建中的尾部风险

我们提出了一种基于高斯复合体的框架，直接从创始人、地理位置和市场属性所观察到的联合成功频率中学习 deal-level 依赖关系。在保持边际 deal 成功概率不变的前提下，deal-level 相关性保留了预期的投资组合结果，但将投资组合分布的尾部向右移动，导致更高的峰度。在投资组合模拟中，相关性降低了平适成功计数的概率，同时显著放大了极端上升结果，尤其在结构性集中投资组合中效果更为显著。我们的发现表明，极端的风险投资结果可能部分反映了相关性引起的尾部放大，而不仅仅是更高的平均 deal 质量，这对投资组合构建和风险管理具有潜在影响。我们指出，观察到的数据集反映的是已实现结果的 deal，这会使显现的成功率高于真实人群基准成功率；然而，相关性在保持均值不变的同时改变分布形状的核心发现，对于边际成功概率的水平是结构性稳健的。