基于混频因子模型的高阶矩投资组合策略研究

作     者：杨冬 赵爽 Yang Dong;Zhao Shuang

作者机构：西南财经大学统计学院四川成都611130 西南财经大学数据科学与商业智能联合实验室四川成都611130 西南民族大学经济学院四川成都610225 

出 版 物：《数量经济研究》 (The Journal of Quantitative Economics)

年 卷 期：2023年第14卷第4期

页      面：161-179页

学科分类：020209[经济学-数量经济学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 

基　　金：教育部人文社会科学研究青年基金项目“基于混频数据高阶矩波动模型的下行风险预测研究”(20YJC790160) 西南财经大学中央高校基本科研业务费专项资金引进人才科研启动资助项目重点项目“基于混频数据的金融高阶矩成分波动建模及其应用研究”(JBK21YJ17)的联合资助 

主　　题：混频因子模型 高阶矩 投资组合策略 

摘      要：高阶矩的准确估计对提升包含高阶矩的投资组合表现无疑具有重要意义。传统样本矩估计方法未考虑“维数灾难对高阶矩参数带来的不良影响,大大限制了高阶矩投资组合在实践中的应用,因此更为精确的高阶矩估计方法有待提出。针对高阶矩矩阵,本文基于混频数据抽样(MIDAS)技术,构建混频因子模型高阶矩估计量,并利用其构建包含高阶矩的投资组合策略,探讨其实际经济价值。在实证分析中,通过采用效用函数的高阶泰勒展开,将基于混频因子模型得到的高阶矩估计量作为最优估计进行投资组合优化,利用回测检验方法对不同相对风险厌恶系数下混频因子模型高阶矩投资组合在收益和下行风险方面的表现进行评价。研究结果发现:基于混频因子模型的高阶矩估计可以有效改善高阶矩投资组合在收益率和下行风险方面的表现,相较于传统的基于样本矩估计和同频因子估计构建的高阶矩投资组合具有显著的优势。