對(duì)協(xié)方差矩陣高頻估計(jì)量和預(yù)測(cè)模型的選擇,共同影響協(xié)方差的預(yù)測(cè)效果,從而影響波動(dòng)擇時(shí)投資組合策略的績(jī)效。資產(chǎn)維數(shù)很高時(shí),協(xié)方差矩陣高頻估計(jì)量的構(gòu)建會(huì)因非同步交易而丟棄大量數(shù)據(jù),降低信息利用效率。鑒于此,將可以充分利用資產(chǎn)日內(nèi)價(jià)格信息的KEM估計(jì)量用于估計(jì)中國(guó)股市資產(chǎn)的高維協(xié)方差矩陣,并與兩種常用協(xié)方差矩陣估計(jì)量進(jìn)行比較。進(jìn)一步地,將三種估計(jì)量分別用于多元異質(zhì)自回歸模型、指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均模型以及短、中、長(zhǎng)期移動(dòng)平均模型進(jìn)行樣本外預(yù)測(cè),并比較在三種基于風(fēng)險(xiǎn)的投資組合策略下的經(jīng)濟(jì)效益。采用上證50指數(shù)中20只不同流動(dòng)性成份股逐筆高頻數(shù)據(jù)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn):（1）無(wú)論是在市場(chǎng)平穩(wěn)時(shí)期還是市場(chǎng)劇烈震蕩期,長(zhǎng)期移動(dòng)平均模型都是高維協(xié)方差估計(jì)量預(yù)測(cè)建模的最優(yōu)選擇,在應(yīng)用于各種波動(dòng)擇時(shí)策略時(shí)都可以實(shí)現(xiàn)最低成本和最高收益。（2）在市場(chǎng)平穩(wěn)時(shí)期,KEM估計(jì)量是高維協(xié)方差估計(jì)的最優(yōu)選擇,應(yīng)用于各種波動(dòng)擇時(shí)策略時(shí)基本都可以實(shí)現(xiàn)最低成本和最高收益;在市場(chǎng)劇烈震蕩期,使用KEM估計(jì)量進(jìn)行波動(dòng)擇時(shí)仍然可以在成本方面保持優(yōu)勢(shì),但在收益上并不占優(yōu)。（3）無(wú)論是在市場(chǎng)平穩(wěn)時(shí)期還是市場(chǎng)劇烈震蕩期,最低的成本都是在采用等風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)投... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)管理科學(xué). 2020,28(05)北大核心CSSCICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

中信證券的方差走勢(shì)圖

中信證券和中國(guó)平安的協(xié)方差走勢(shì)圖

貴州茅臺(tái)的方差走勢(shì)圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]高頻數(shù)據(jù)瞬時(shí)波動(dòng)率核估計(jì)的窗寬選擇及算法研究[J]. 王江濤,周勇.  中國(guó)管理科學(xué). 2018(07)
[2]引入聯(lián)跳的中國(guó)股市協(xié)方差預(yù)測(cè)——基于多元HAR模型[J]. 瞿慧,紀(jì)萍.  管理科學(xué). 2016(06)
[3]高頻波動(dòng)率矩陣估計(jì)的比較分析——基于有噪非同步的金融數(shù)據(jù)[J]. 趙樹(shù)然,姜亞萍,任培民.  中國(guó)管理科學(xué). 2015(10)
[4]估計(jì)量和預(yù)測(cè)模型的選擇對(duì)高頻協(xié)方差陣的預(yù)測(cè)及組合收益的影響[J]. 劉麗萍,張國(guó)帥,白萬(wàn)平.  系統(tǒng)工程. 2015(08)
[5]多維金融高頻協(xié)方差陣預(yù)測(cè)模型的比較分析[J]. 劉麗萍.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2014(12)



本文編號(hào)：3411557