不同协方差矩阵估计方法对比分析:大类资产配置量化模型研究
报告对比样本协方差、压缩估计、GARCH等协方差矩阵估计方法,通过最小波动组合和目标波动组合评估效果,发现对于大类资产配置,推荐使用3-5年日收益率计算的样本协方差,回测涉及10大类资产和中信一级行业。
报告对比样本协方差、压缩估计、GARCH等协方差矩阵估计方法,通过最小波动组合和目标波动组合评估效果,发现对于大类资产配置,推荐使用3-5年日收益率计算的样本协方差,回测涉及10大类资产和中信一级行业。
报告对比样本协方差、压缩估计、GARCH等协方差矩阵估计方法,通过最小波动组合和目标波动组合评估效果,发现对于大类资产配置,推荐使用3-5年日收益率计算的样本协方差,回测涉及10大类资产和中信一级行业。
报告对比样本协方差、压缩估计、GARCH等协方差矩阵估计方法,通过最小波动组合和目标波动组合评估效果,发现对于大类资产配置,推荐使用3-5年日收益率计算的样本协方差,回测涉及10大类资产和中信一级行业。核心数据:3-5年;10大类资产。
本报告由国泰君安发布,发布于 2023 年。
覆盖 2023 年,全文约 20.0。
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适合配置策略研究员、量化分析师、投资经理等读者参考。
重点分析了金融投资、金融投资研究等议题。