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金融相关矩阵的计算是构建金融投资组合的基础.为解决金融相关矩阵的“维数灾祸”问题,进而促进金融投资组合风险的优化,受基于随机矩阵理论(RMT)和特征向量的Krzanowski稳定性的KR去噪法的启发,对收益相关矩阵特征值增大时的特征向量最小扰动进行了数学推导,并将以该扰动衡量的特征向量的Krzanowski稳定性引入到RMT去噪法中,进而建立对金融收益相关矩阵去噪的KRMIN方法. KRMIN法对KR法的算法进行了两方面的优化.一方面, KRMIN法对KR法的特征值设定方法进行了扩展; 另一方面, KRMIN法采用模拟退火算法计算特征值.理论研究表明,由于在收益相关矩阵特征向量的稳定性和特征值算法准确性上的优势, KRMIN方法将获得比KR法更好的组合风险优化效果.通过bootstrap方法,开展了将LCPB法、PG+法、KR法和KRMIN法用于不同数量股票的投资组合优化的实证研究.结果表明: LCPB法、PG+法、KR法和KRMIN法都能通过股票收益相关矩阵去噪而带来投资组合风险的优化;基于收益相关矩阵特征向量的Krzanowski稳定性的KR法和KRMIN法的组合风险比其他两种方法更低;由KRMIN法得到的收益相关矩阵的特征向量稳定性和组合风险优化效果好于KR法. 相似文献
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受"维数灾祸"影响,金融收益相关矩阵往往包含噪声。从预期的角度,本文分析了金融相关噪声对马克维茨资产组合风险影响的机制。理论上讲,基于随机矩阵理论(RMT)的降维技术能够通过去除相关噪声而对投资组合风险进行控制。在证实我国股票收益相关矩阵存在大量噪声的前提下,为验证RMT去噪法用于我国股票投资组合风险控制的有效性,采用bootstrap方法,对已有三种RMT去噪法即LCPB法、PG+和KR法在我国股票投资组合构建中的应用进行了实证研究。得到两个结论,第一,这三种RMT去噪法都能通过股票收益相关矩阵去噪而带来我国股票投资组合风险的下降。且噪声越大,对组合风险的控制作用就越大。第二,KR法对组合风险的控制效果比其他两种方法更好,是一种更适合于我国股票市场的组合风险控制方法。 相似文献
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