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[量化金融] 规范化投资组合风险分析:一种贝叶斯方法 [推广有奖]

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-5-9 00:10:49
,spp}+(1)- ρ) 锡- 1.- Σ′oi=ptrEhρDiagi{sii}+2ρ(1)- ρ) 诊断{sii}Sn- 1.- 2ρDiagi{sii}∑- 2(1 - ρ) ∑Sn- 1+∑i.因为~ W(n)- 1,∑)意味着E[S]=(n- 1) ∑,我们有[L(ρ)]=phpXi=1(n- 1) ρ(2σii+σii)+2pXi=1ρ(1)- ρ) (2σii+σii)- 2pXi=1ρ(n)- 1)σii+pXi=1(1)- ρ) n个- 1(2σii+σii)i.重新安排上述方程中的项,我们有[L(ρ)]=phn√N- 1ρ +1 - ρ√N- 1.- ρ(n)- 1) opXi=1σii+√N- 1ρ +1 - ρ√N- 1.pXi=1σii+(2ρ)- 1) pXi=1pXj=1σiji。如果我们表示R(ρ)=E[L(ρ)],那么为了最小化R(ρ),我们通过微分w.R.tρ和重新排列项,得到了ρ系数的正态方程R(ρ)ρ= 0=> (n)- 2) [2pXi=1σii+pXi=1σii]ρ=[(n- 2) +1]pXi=1σii- (n)- 2) pXi=1pXi=1σii- (n)- 1) pXi=1pXj=1σij,这是要求的结果。参考文献[1]Golosnoy V.,Okhrin Y.最优组合权重的多元收缩。《欧洲金融杂志》,2007年;13:441-458.[2] Ledoit O.,Wolf M.亲爱的,我缩小了样本协方差矩阵。投资组合管理杂志,2004年;30:4:110-1 19.[3] Ledoit O.,Wolf,M.大维协方差矩阵的条件估计。多元分析杂志,2004年;88:365-411.[4] Ledoit O.,Wolf M.改进了股票收益协方差矩阵的估计,并将其应用于投资组合选择。《经验金融杂志》,2003年;10:5:603-621 .[5] Markowitz Harry M.投资组合选择n.金融杂志,1952年;77-91.[6] Das S.,Dey D.K。广义多元伽马分布的贝叶斯推断。统计与概率信件,2010年;80: 1 492–1499.[7] Ba pat,R.B.多元伽马分布和M矩阵的有限可分性。Sankhya:《印度统计杂志》,1989年;51:1:73 -78.[8] 安德森,T.W.《多元统计分析导论》第2版,威利,1984年。[9] Ruppert D.统计和金融产品。斯普林格,2004年。[10] 戴维斯,门切·J。B

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大多数88 在职认证  发表于 2022-5-9 00:10:51
风险贡献是暴露时间的波动时间的相关性:使用x-Sigma-rho公式分解风险。《投资组合管理杂志》,1989年;37 :2:97-106.[11] 保持G.G.X-Sigma-Rho和市场效率。《国际金融与银行杂志》,2014年;1:1:39-43.[12] R编程的艺术:统计软件设计之旅。《港口管理杂志》,2011年;ISBN:9781593274108:347[13]E.格拉哈m,克努特。大O微米,大ω和大θ。SIGACT News,1976;:18-24[14]Rachev Svetlozar T.,John S.,Hsu J.,Biliana S.金融中的贝叶斯方法(Frank J.Fabozz iSeries)。威利,2008年。[15] 安德烈·w·盖尔曼、约翰·B·卡林、哈尔·S·斯特恩、大卫·B·邓森、阿基·维塔里、唐纳德·B·鲁宾。贝叶斯数据分析。查普曼和霍尔/CRC,2004年。[16] David L.,Wolfgang B.ghyp:关于广义双曲分布及其特殊情况的软件包。R包v 1.5.62013。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-5-9 00:10:54
!http://CRAN.R-project.org/package=ghyp7.表格和图表1:五种资产类别的投资组合权重混合债券新兴市场商品债券股票特别权重5%5%20%40%30%Ledoit Wolf 28%9%13%33%18%Markowitz 28%0.7%1%70%0.8%表2:显示两个时期内所有五种资产类别的问题(ζ>0)的表格1期2期1期2期2方法BM BM BM BLW BLW DHD DHY。债券0.570.770.800.900.700.990。mkt 0.64 0.87 0.71 0.89 0.53 0.81商品0.74 0.87 0.66 0.86 0.51 0.80债券0.83 0.77 0.80 0.75 0.84 0.83股票0.77 0.94 0.73 0.92 0.54 0.82表3:Tota l PortfolitySet类后验统计第1期投资组合平均数(SD)18.77(56.18)43.12(15 6.84)(即席)95%CI(3.78,80.30)(8.62,183.76)投资组合平均数(SD)16.76(SD)16.1115.86(49.95)(DHD)95%CI(0.48,10.40(0.48,10.40)(3.16,66.35)表4:表4表4:资产类别的后统计数据:资产类别的资产类别的后统计数据:资产类别的后统计数据:资产类别的后统计数据:资产类别的资产类别:资产类别的后统计数据:资产类别:资产类别的资产类别:平均方法(3.35,71.35,71.35,71.72,71.72,71.72,71.72,71.72,71.72,71.72,71.72)(8.72)(8.02,71.72)(8.72)(8.02,166.02,166.02,166.02,166.02,166.02,166.02,166.02,166.02,166.02,166.02,166.02,166.02,166.74)(8.02,166.74)(8.74)(8)95.74)资产平均投资组合75 0.03 0.01表5表5表5表5表7.78 7 7 7.14 19 19.48.6 6 6 6.78 7 7 7 7.14 19 19 19.48 48 6.78 7 7 7 7.7 7 7 7 7 7 7 7 7.7 7 7 7 7.7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7.7 7 7 7 7 7 7 7 7 7.7 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8.7 7 7 7 7.7 7 7 7 7 7 7.7 7 7 7 7 7 7.7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7.7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7.7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7(7)8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8(7(关于CCTR五个资产类别:95%CIMMethod(P)HB EM。CM Bo St Method(P)HB EM。

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