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译文字数: | 12878 字 (节选翻译) | 译文格式: | Doc.docx (Word) | 更新时间: | 2017-12-17 |
建模并预测实现大型协方差矩阵和投资组合的选择,金融学外文翻译,行业因素,股票价格
MODELING AND FORECASTING LARGE REALIZED COVARIANCE MATRICES AND PORTFOLIO CHOICE
译文(字数:12878):
摘要:我们考虑通过向量自回归模型建模并预测实现大型协方差矩阵。我们认为套索-type估计在这个过程中降低维数并在预测能力上提供强大的理论保证预测能力。如果我们可以提前知道真正的控制因素,我们可以准确预测实现协方差矩阵。我们下一个调查这些控制因素的来源以及道琼斯30股票的协方差矩阵预测模型的性能。我们发现控制因素是不稳定的因为这些数据来自低频日常汇集。此外,在大范围内,我们能推翻我们的基准。最后,我们在一个利润选择实验中评估我们的预测的经济价值。在某些情况下,投资者乐意支付一笔可观的金额以得到我们的预测。
关键词:实现协方差;收缩;套索;预测;投资组合分配。
确认:我们要感谢两位匿名裁判和编辑乔纳森·赖特大大提高了论文的建设性评论。部分的研究为本文第一和第二作者参观主教里约热内卢天主教大学时完成。非常感激他的好客。MCM的研究部分由CNPq /巴西支持。财政支持由丹麦国家研究基金会(格兰特DNR78,创建)提供。
1.介绍
本文处理建模和预测的高维时变实现措施的财政回报资产的协方差矩阵。通过实现协方差矩阵的测量,我们得知集成协方差矩阵的估计基于超高频数据,例如,复合实现内核Lunde 等人。(2015)。我们通过对比预测性能基准的选择评估该模型的经济价值,一个条件均值-方差分析来评估价值的波动性预测短期视野投资者如弗莱明等人。(2003)。这非常重要,因为我们可以回答这样的问题:在某些方面是无关的吗?股票的差异主要是描述过去或有溢出效应?协方差是由相同的变量变动吗?我们也调汇总每日,每周和每月的数据进行测量,以发现是否长期和短期的变量不同。
原文(未统计字数):