刘丽萍

贵州财经大学数学与统计学院, 贵阳 550025

出版日期:2018-08-25发布日期:2018-10-12

Estimation of High Dimensional Portfolio Risk

LIU Liping

School of Mathematics and Statistics, Guizhou University of Finance and Economics, Guiyang 550025

Online:2018-08-25Published:2018-10-12







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本文评论

在大数据时代, 如何估计高维投资组合的风险是金融机构面临的一大难题. 针对这一难题, 文章主要做了两方面研究: 首先, 将非线性收缩法 和QuEST函数应用到BEKK模型中, 提出BEKK-NS模型, 以估计和预测在资产组合中扮演着重要角色的资产协方差阵. 该模型同时适用于估计正态分布和厚尾分布数据的协方差阵, 并且能够很好地解决维数诅咒问题, 提高协方差阵的估计效率. 其次, 构造了基于循环分块bootstrap方法的极限误差$\hat {U}(\alpha )$来评价高维投资组合的风险. 通过模拟和实证研究发现: BEKK-NS模型明显优于BEKK, 将其应用在投资组合时, 降低了组合风险, 使得投资者获得了更高的收益; 并且极限误差$\hat {U}(\alpha )$非常接近于真实的误差, 由其构造的组合风险的置信区间较为精确.

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