Markowitz開創(chuàng)了現(xiàn)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(chǔ).然而,許多學(xué)者的研究表明,均值方差模型對參數(shù)非常敏感,當(dāng)模型參數(shù)的估計存在較大的誤差時,模型并不是在配置風(fēng)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(fēng)險端,為了改善收益端的參數(shù)估計,學(xué)者們提出了更具有實際應(yīng)用價值的Black-Litterman模型,而如何改善風(fēng)險端的估計誤差還有待進一步的研究.在實際應(yīng)用中,有效的數(shù)據(jù)樣本往往較少,當(dāng)資產(chǎn)數(shù)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(fēng)險端改善投資組合選擇模型的配置效率.將構(gòu)建的投資組合選擇模型分別應(yīng)用在申萬一級行業(yè)指數(shù)和二級行業(yè)指數(shù)上,算例分析的結(jié)果表明,引入POET方法后模型有更好的表現(xiàn). 

【文章來源】：數(shù)學(xué)的實踐與認識. 2020,50(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：11 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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