【摘 要】
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协方差矩阵的准确估计是有效开展高维Markowitz最优投资组合的基础,随机矩阵理论为改进高维协方差矩阵的估计提供了有效的手段.基于对Spiked矩阵极限谱性质的研究,能够更有效地识别样本协方差矩阵中的“市场信息”,并基于样本自协方差矩阵最小特征值比值确定因子数量,进一步估计高维样本协方差矩阵,通过对S&P500成份股1988-2017年的超额收益率的实证研究,得到了更高夏普率和更低风险的投资组合.
【机 构】
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浙江工商大学统计与数学学院,浙江杭州310018;浙江财经大学中国政府管制研究院,浙江杭州310018;浙江工商大学统计与数学学院,浙江杭州310018;浙江工商大学统计数据工程技术与应用协同创新中心
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协方差矩阵的准确估计是有效开展高维Markowitz最优投资组合的基础,随机矩阵理论为改进高维协方差矩阵的估计提供了有效的手段.基于对Spiked矩阵极限谱性质的研究,能够更有效地识别样本协方差矩阵中的“市场信息”,并基于样本自协方差矩阵最小特征值比值确定因子数量,进一步估计高维样本协方差矩阵,通过对S&P500成份股1988-2017年的超额收益率的实证研究,得到了更高夏普率和更低风险的投资组合.
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