【摘 要】
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本文利用股票收益间的序列相关性来改善均值方差模型的样本外绩效。由于均值存在估计误差以及股票收益对理论假定分布的偏离,Markowitz均值方差模型在样本外测试中表现较
【机 构】
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武汉大学经济与管理学院 金融系 430072
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本文利用股票收益间的序列相关性来改善均值方差模型的样本外绩效。由于均值存在估计误差以及股票收益对理论假定分布的偏离,Markowitz均值方差模型在样本外测试中表现较差。当前研究中,改善其样本外绩效的两种主要思路是：分别利用边际信息和统计方法来改善估计误差,获得更加准确稳健的模型输入参数。现有研究中,动量策略和反转策略在A股市场上可以获得显著的超额收益,这一证据表明了A股股票收益存在序列相关性。但动量和反转策略通常利用其自相关性,而未使用其他股票的收益信息。由此,本文利用其他股票的收益作为边际信息,利用股票收益间的序列相关性来改善对均值的估计,从而提升均值方差投资组合的样本外绩效。
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