【摘 要】
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经验协方差矩阵(ECM)因被用来度量资产价格波动收益间的交互相关性,成为Markowitz理论应用的基石。然而,本文应用随机矩阵理论(RMT),对我国股市交易价格波动的ECM的信息结构
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经验协方差矩阵(ECM)因被用来度量资产价格波动收益间的交互相关性,成为Markowitz理论应用的基石。然而,本文应用随机矩阵理论(RMT),对我国股市交易价格波动的ECM的信息结构进行分析后,却发现:ECM被噪声主宰。因此,本文基于RMT,将大维ECM中的噪声主体剥离,构建了投资组合内资产价格间真实交互相关性度量模型(GCM)。为检验GCM的有效性,本文选择ECM和Kendallτ作为比较对象,选用2000 2006年期间平均收益率最高的九十只沪市A股股票作为投资对象,构建了基于不同的相关性度量方法的、同等收益率目标下的投资组合优选模型和最优投资组合方案。本文计算和分析各投资组合风险的大小,进而判断各投资组合相关性度量模型和投资组合决策模型的优劣。为提高检验力度,本文利用小波技术对市场数据去噪,再做如上实证。通过实证分析,本文发现:无论是对历史的拟合还是对未来的推测,无论样本的市场数据是否经过小波去噪处理,基于GCM得到的所有最优投资组合的风险,都是最小。也即,本文基于RMT提出的大规模投资组合交互相关性度量理论和决策模型,是有效和最优的。
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