【摘 要】
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传统的均值—方差模型在投资组合实践中的应用通常做法是将参数估计当成真实取值,但是这样却忽略了风险估计对投资决策的影响。因此,本文试图将贝叶斯分析方法引入均值—方差
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传统的均值—方差模型在投资组合实践中的应用通常做法是将参数估计当成真实取值,但是这样却忽略了风险估计对投资决策的影响。因此,本文试图将贝叶斯分析方法引入均值—方差模型,用于估计参数。研究表明这种方法将有效地避免传统均值—方差模型对参数取值的敏感性,能够显著提高模型的稳定性。
The traditional application of mean-variance model in portfolio practice usually considers parameter estimation as true value, but ignores the influence of risk estimation on investment decision. Therefore, this paper attempts to introduce the Bayesian analysis method into the mean-variance model to estimate the parameters. The research shows that this method will effectively avoid the sensitivity of the traditional mean-variance model to parameter values and can significantly improve the stability of the model.
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