具有鲁棒估计的投资组合选择

基于资产回报的样本均值和协方差矩阵构建的均值-方差投资组合在样本外表现较差，主要是由于估计误差。此外，普遍认为，样本均值的估计误差远大于样本协方差矩阵的估计误差。因此，研究者最近将重点放在最小方差投资组合上，该组合仅依赖于协方差矩阵的估计，从而在样本外通常表现更好。然而，即使是最小方差投资组合也对估计误差非常敏感，其权重随时间波动很大。在本论文中，我们提出了一类比传统最小方差投资组合更具有稳定性特性的投资组合。所提出的投资组合使用某些鲁棒估计器构建，可以通过解决单个非线性程序来计算，其中鲁棒估计与投资组合优化在一步中完成。我们在分析中表明，所得投资组合权重对资产回报分布变化的敏感性低于传统投资组合。此外，我们在模拟和实证数据上的数值结果确认，所提出的投资组合比传统最小方差投资组合更稳定，同时保持（或略微改善）其相对良好的样本外表现.