Markowitz開創(chuàng)了現代投資組合理論的先河,他提出的均值方差模型為后來投資組合選擇模型的研究奠定了基礎.然而,許多學者的研究表明,均值方差模型對參數非常敏感,當模型參數的估計存在較大的誤差時,模型并不是在配置風險和收益,而是在配置誤差.模型的誤差分別來自收益端和風險端,為了改善收益端的參數估計,學者們提出了更具有實際應用價值的Black-Litterman模型,而如何改善風險端的估計誤差還有待進一步的研究.在實際應用中,有效的數據樣本往往較少,當資產數量較大時,樣本協(xié)方差矩陣存在很大的估計誤差,因此,引入POET方法估計協(xié)方差矩陣提高協(xié)方差矩陣的估計精度,從風險端改善投資組合選擇模型的配置效率.將構建的投資組合選擇模型分別應用在申萬一級行業(yè)指數和二級行業(yè)指數上,算例分析的結果表明,引入POET方法后模型有更好的表現. 

【文章來源】：數學的實踐與認識. 2020,50(09)北大核心

【文章頁數】：11 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3034350