一种估计大型投资组合的逐点回归方法
统计理论
2019-10-16 v3 统计理论
摘要
本文研究了高维投资组合的方差、权重和风险的大样本性质，其中超额资产收益的协方差矩阵的逆矩阵通过一种称为逐点回归的技术进行估计。逐点回归利用 Tibshirani (1994) 提出的最小绝对收缩与选择算子 (Lasso) 来估计稀疏精度矩阵的条目，从而直接给出逆协方差矩阵的估计量。我们证明，在资产数量多于观测数量的情况下，全局最小方差投资组合和 Markowitz 均值-方差投资组合的方差、权重和风险均可被一致估计。我们通过实证表明，与因子模型和收缩方法相比，基于逐点回归的方法表现良好。
引用
@article{arxiv.1611.07347,
title = {A Nodewise Regression Approach to Estimating Large Portfolios},
author = {Laurent Callot and Mehmet Caner and Esra Ulasan and A. Özlem Önder},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.07347},
year = {2019}
}