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基于矩阵因子模型和矩阵自回归模型的已实现协方差预测模型
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作者 刘广应 李杨 +1 位作者 林金官 丁盈 《数理统计与管理》 北大核心 2026年第1期1-16,共16页
高维协方差矩阵的建模与预测是金融计量领域研究热点,对于金融风险管理和投资组合至关重要。本文利用金融高频数据计算得到已实现协方差矩阵,对已实现协方差矩阵进行DRD分解,为了保留已实现相关系数矩阵R的相关性结构,对其进行矩阵因子... 高维协方差矩阵的建模与预测是金融计量领域研究热点,对于金融风险管理和投资组合至关重要。本文利用金融高频数据计算得到已实现协方差矩阵,对已实现协方差矩阵进行DRD分解,为了保留已实现相关系数矩阵R的相关性结构,对其进行矩阵因子降维,对因子矩阵(Factor Matrix)建立矩阵自回归(Matrix AutoRegression)建模,得到R的动态预测模型;对已实现波动率矩阵对角阵D拉直向量化,实施向量自回归建模,利用LASSO方法估计该向量自回归模型,建立D的动态预测模型,构建了FMAR-DRD已实现协方差矩阵预测模型。实证分析表明,与其他已实现协方差矩阵预测模型,FMAR-DRD已实现协方差矩阵模型预测效果最优,其投资组合表现也最优。 展开更多
关键词 已实现协方差矩阵 fmar-drd 动态相关系数模型 均值方差模型
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