估计风险下大均值-方差投资组合的绩效分析与最优选择
投资组合管理
2015-05-30 v1 信息论
math.IT
摘要
我们研究了基于输入参数的贝叶斯或收缩估计以及加权采样的任意高维样本均值-方差投资组合的一致性。在资产数量与样本量大小相当的新近设定中，我们通过提供投资组合样本外绩效在基础投资情景下的确定性等价，刻画了估计风险。上述估计代表了量化改进型投资组合构建（相对于标准构建）的风险低估和收益高估程度的一种手段。对于后者，众所周知，如果不加以修正，这些偏差会导致不准确且过于乐观的基于夏普比率的投资决策。我们的结果基于随机矩阵理论领域的最新贡献。结合渐近分析，该分析框架使我们能够找到偏差修正，从而改善典型投资组合构建所实现的样本外绩效。一些数值模拟验证了我们的理论发现。
引用
@article{arxiv.1110.3460,
title = {Performance analysis and optimal selection of large mean-variance portfolios under estimation risk},
author = {Francisco Rubio and Xavier Mestre and Daniel P. Palomar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1110.3460},
year = {2015}
}