对冲基金分布复制模型的协方差估计与算法实现

对冲基金分布复制模型的协方差估计与算法实现

论文摘要

针对对冲基金分布复制模型在计算过程中采用指数加权移动平均方法来估计协方差,存在计算量大以及完全依赖样本的问题,使用基于因子估计和基于收缩的协方差估计方法进行计算,并引入预处理技术消除金融数据噪声的影响.实证分析表明,因子模型在样本数较少的情况下并没有体现出降维优势,而运用收缩的协方差矩阵估计,所获得的复制策略的单位风险价格在这三种方法中是最高的.

论文目录

  • 0 引言
  • 1 Takahashi模型
  • 2 分布复制投资组合模型计算
  •   2.1 样本协方差矩阵
  •   2.2 指数加权移动平均
  •   2.3 波动率矩阵与漂移率
  • 3 协方差矩阵估计
  •   3.1 基于因子模型估计
  •   3.2 基于收缩模型估计
  • 4 算法实现
  •   4.1 数据预处理
  •   4.2 算法
  • 5 实证与分析
  •   5.1 误差分析指标
  •   5.2 实验结果对比与分析
  • 6 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 孙慧萍,王美清,洪倩颖

    关键词: 对冲基金,分布复制,协方差估计,金融数据去噪

    来源: 福州大学学报(自然科学版) 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,经济与管理科学

    专业: 数学,金融,证券,投资

    单位: 福州大学数学与计算机科学学院

    基金: 国家自然科学基金资助项目(11771084),福建省自然科学基金资助项目(2017J01555)

    分类号: O212.4;F830.91

    页码: 173-179

    总页数: 7

    文件大小: 150K

    下载量: 127

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