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文件名:  A Capital Asset Pricing Model with Time-Varying Covariances.pdf.zip
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  • A Capital Asset Pricing Model with Time-Varying Covariances.pdf
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是这样的,我收集了10支股票的对数收益率序列,并对每支股票都建立了一个arch类模型(包括EGARCH,GARCH,ARCH...反正各种各样的),每个模型(每只股票)都向外推一期来预测对数收率的数学期望和方差,然后想根据这个10对预测值(10支股票)求一个最优投资组合。
但是问题来了,我看到网上或者课本上的最优投资组合求法都是针对历史数据的,而没有考虑预测什么的,那我岂不是白弄的arch模型了?
你们看这样行不行,我用预测得到的方差来替换历史数据协防差矩阵的对角线,再优化,这样可以么?


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