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,spp}+(1- ρ) 序号- 1.- ∑′oi=ptrEhρDiagi{sii}+2ρ(1- ρ) 诊断{sii}Sn- 1.- 2ρDiagi{sii}∑- 2(1- ρ) ∑Sn- 1+∑i.自,S~ W(n- 1,∑)表示,E[S]=(n- 1) ∑,我们有e[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e[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ρ系数项得到了正规方程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.最优组合权重的多变量收缩。《欧洲金融杂志》,2007年;13: 441-458。[2] Ledoit O.,Wolf M.Honey,我缩小了样本协方差e矩阵。《投资组合管理杂志》,2004年;30:4:110-1 19。[3] Ledoit O.,Wolf,M.大维协方差矩阵的一个条件良好估计。《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.Portfolio Selectio n.金融杂志,1952年;77-91。[6] Das S.,Dey D.K。广义多元Gamma分布的贝叶斯推断。统计与概率信函,2010年;80:1492–1499。[7] Ba pat,R.B.多元Gamma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] Anderson,T.W.《多元统计分析导论》第2版,Wiley,1984年。[9] Ruppert D.统计与金融国际产品。斯普林格,2004年。[10] Menchero J.,戴维斯。B
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