>> 國泰君安-大類資產(chǎn)配置量化模型研究系列之五：不同協(xié)方差矩陣估計方法對比分析-230628
| 上傳日期： |
2023/6/28 |
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| 1292KB |
| 格式： |
pdf 共20頁 |
來源： |
國泰君安 |
| 評級： |
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作者： |
廖靜池,張雪杰 |
| 下載權限： |
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協(xié)方差矩陣估計方法介紹。協(xié)方差矩陣是組合優(yōu)化方法中的核心輸入變量。本文介紹了常用的協(xié)方差矩陣估計方法，主要分為無條件和條件協(xié)方差估計兩類，區(qū)別在于是否假定協(xié)方差矩陣不隨時間變化。無條件協(xié)方差估計主要包括樣本協(xié)方差、壓縮估計、隨機矩陣模型方法，條件協(xié)方差則引入了協(xié)方差矩陣的時變特征，主要包括指數(shù)加權移動平均、GARCH類方法。
協(xié)方差估計效果評價。本文使用三種方法評價協(xié)方差的估計效果，（1）計算估計與真實協(xié)方差矩陣的均方根誤差；（2）基于估計結果在每月末構建最低波動組合，考察樣本外波動率表現(xiàn)，波動率越低，協(xié)方差估計越精確；（3）基于估計結果在每月末構建目標波動組合，考察樣本外波動率表現(xiàn)，波動率越接近目標水平，協(xié)方差估計越精確。
在不同場景下的實證分析。分別使用股債商等10個大類資產(chǎn)、中信一級行業(yè)指數(shù)進行了實證分析。具體來說，（1）從最小波動組合來看，限制賣空下，對于大類資產(chǎn)，基于單指數(shù)的壓縮估計和DCCGARCH表現(xiàn)較好；對于中信一級行業(yè)，移動加權平均和GARCH類模型的表現(xiàn)較好。（2）從目標波動組合來看，限制賣空下，對于大類資產(chǎn)，壓縮估計和CCC-GARCH模型的表現(xiàn)較好；對于中信一級行業(yè)，移動加權平均和GARCH類模型的表現(xiàn)較好。（3）從均方根誤差來看，大部分方法都對樣本協(xié)方差有不同程度的改善。綜合三種評價方法的結果，對于大類資產(chǎn)，壓縮估計和GARCH方法相對樣本協(xié)方差有一定的改進效果；對于中信一級行業(yè)，壓縮估計、指數(shù)加權移動平均和GARCH方法相對樣本協(xié)方差有一定的改進效果。
在特定資產(chǎn)配置策略下的實證分析。選用之前系列報告中的BlackLitterman模型、風險平價模型，對比了不同估計方法在特定資產(chǎn)配置策略下的效果?；販y結果表明，總體而言，對于兩個策略，不同方法的效果區(qū)別并不大。我們認為，對于大類資產(chǎn)配置策略，推薦使用較長周期（3-5年）日收益率計算的樣本協(xié)方差。
風險提示：黑天鵝事件等可能導致大類資產(chǎn)相關性增加，資產(chǎn)配置組合表現(xiàn)不佳；量化模型基于歷史數(shù)據(jù)構建，而歷史規(guī)律存在失效風險。
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