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摘要
Markowitz开创了现代投资组合理论的先河,他提出的均值方差模型为后来投资组合选择模型的研究奠定了基础.然而,许多学者的研究表明,均值方差模型对参数非常敏感,当模型参数的估计存在较大的误差时,模型并不是在配置风险和收益,而是在配置误差.模型的误差分别来自收益端和风险端,为了改善收益端的参数估计,学者们提出了更具有实际应用价值的Black-Litterman模型,而如何改善风险端的估计误差还有待进一步的研究.在实际应用中,有效的数据样本往往较少,当资产数量较大时,样本协方差矩阵存在很大的估计误差,因此,引入POET方法估计协方差矩阵提高协方差矩阵的估计精度,从风险端改善投资组合选择模型的配置效率.将构建的投资组合选择模型分别应用在申万一级行业指数和二级行业指数上,算例分析的结果表明,引入POET方法后模型有更好的表现.
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