分布错误设定下的均值方差投资组合规则的有效前沿
摘要：将预测和优化相结合的均值方差投资组合决策在实证性能上表现不佳。在这里，我们考虑了不同分布假设下的各种收缩方法的有效边界来研究从正态分布合理偏离的影响。具体而言，我们研究了一阶自相关、二阶自相关、偏度和超额峰度的影响。我们表明，收缩方法倾向于重新调整样本的有效边界，这可以根据正态分布的局部扰动的性质而变化。这种重新调整意味着对于固定风险厌恶水平进行决策规则比较的标准方法存在问题，尤其是在动态市场环境中更是如此。我们的研究结果表明，对于比较有效边界具有严重的影响，这与现有文献中的主流思想相悖。也就是说，样本估计量优于Stein类型的均值估计量，并且改善协方差的预测比改善均值的预测更为重要。
作者：Andrew Paskaramoorthy, Tim Gebbie, Terence van Zyl
论文ID：2106.10491
分类：Portfolio Management
分类简称：q-fin.PM
提交时间：2022-05-03