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基于Tlasso的大维协方差矩阵估计及其应用
1
作者
袁欣
俞卫琴
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第6期60-63,共4页
金融数据的大维度性、高度正相关性及非正态性给投资组合中协方差矩阵的估计带来了巨大挑布,并借助l1惩罚项来获得大维逆协方差矩阵的稀疏估计。实证结果表明,相对于等权重模型、样本协方差模型及Glasso模型,Tlasso模型能显著提高大维...
金融数据的大维度性、高度正相关性及非正态性给投资组合中协方差矩阵的估计带来了巨大挑布,并借助l1惩罚项来获得大维逆协方差矩阵的稀疏估计。实证结果表明,相对于等权重模型、样本协方差模型及Glasso模型,Tlasso模型能显著提高大维协方差矩阵的估计效率,并选出最佳的投资组合。
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关键词
大维协方差矩阵
Graphical
lasso
tlasso
投资组合
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题名
基于Tlasso的大维协方差矩阵估计及其应用
1
作者
袁欣
俞卫琴
机构
上海工程技术大学数理与统计学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第6期60-63,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(11602134,11772148)
全国统计科学研究一般项目(2018LY16)
文摘
金融数据的大维度性、高度正相关性及非正态性给投资组合中协方差矩阵的估计带来了巨大挑布,并借助l1惩罚项来获得大维逆协方差矩阵的稀疏估计。实证结果表明,相对于等权重模型、样本协方差模型及Glasso模型,Tlasso模型能显著提高大维协方差矩阵的估计效率,并选出最佳的投资组合。
关键词
大维协方差矩阵
Graphical
lasso
tlasso
投资组合
Keywords
large dimensional covariance matrix
Graphical lasso
tlasso
portfolio
分类号
F832.51 [经济管理—金融学]
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Tlasso的大维协方差矩阵估计及其应用
袁欣
俞卫琴
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021
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