摘要
本文应用并扩展随机矩阵理论的检验方法,实证检验资产组合协方差矩阵的噪音干扰。实证发现,经验估计的协方差矩阵存在较高程度的噪音干扰。表现在,经验协方差矩阵的特征值较好地吻合随机矩阵的理论分布,77.53%的特征值落在随机矩阵的理论取值范围内,并具有随机矩阵的普适性质。在过滤噪音后,资产组合的风险估计偏误得到显著降低,最小方差组合在评价期的风险水平显著降低。
The noise to the correlations between stocks returns are tested by using the RMT method.77.53% of the eigenvalues of the sample covariance matrix are found to fall within the RMT bounds and agree with the universal properties predicted by RMT-implying a large degree of noise.The noise content of the covariance matrix is filtered by applying Mean-value,and Zero-value schemes.With the filtered matrix,the ex post risk of the minimum variance portfolio is reduced significantly.
出处
《预测》
CSSCI
北大核心
2013年第3期19-23,共5页
Forecasting
基金
国家社会科学基金资助项目(09CJY013
11CJY098)
教育部人文社会科学研究资助项目(08JC790038)
广东省哲学社会科学"十一五"规划青年基金资助项目(08YE-02)
广东高校优秀青年创新人才培育资助项目(WYM08084)
中央高校科研业务费资助项目(x2jmD2117980
x2jmD2118000)
关键词
随机矩阵
投资组合
协方差矩阵
最小方差组合
random matrix
portfolio
covariance matrix
minimum variance portfolio