典型文献
基于金融高频数据的LASSO-CDRD协方差矩阵预测模型
文献摘要：
高维协方差矩阵的准确预测对于投资组合和风险管理至关重要.本文利用金融高频数据得到已实现协方差矩阵,并对其进行DRD分解,对已实现波动率矩阵D进行向量化;为保证已实现相关系数矩阵R预测值的正定性,对其进行Cholesky分解,对分解后的矩阵进行向量化;利用向量自回归VAR对这两组向量分别建模,利用LASSO方法对高维VAR模型进行参数估计;建立己实现波动率矩阵D和已实现相关系数矩阵R的动态模型,构建了LASSO-CDRD协方差矩阵动态预测模型,并利用均值方差最优投资组合对协方差预测模型进行经济学评价.实证分析表明,相对于协方差预测比较模型,LASSO-CDRD协方差矩阵预测模型具有较高预测精度和夏普率,综合效果最优.
文献关键词：
已实现协方差矩阵;LASSO-CDRD;HAR-DRD;均值方差模型
中图分类号：
作者姓名：
刘广应;包悦妍;林金官
作者机构：
南京审计大学统计与数据科学学院
文献出处：
引用格式：
[1]刘广应;包悦妍;林金官-.基于金融高频数据的LASSO-CDRD协方差矩阵预测模型)[J].统计研究,2022(09):145-160
A类：
CDRD,协方差矩阵预测
B类：
高频数据,LASSO,高维协方差矩阵,准确预测,已实现协方差矩阵,已实现波动率,行向量,向量化,相关系数矩阵,正定性,Cholesky,向量自回归,VAR,参数估计,立己,动态模型,动态预测模型,最优投资组合,经济学评价,预测比较,比较模型,夏普率,综合效果,HAR,均值方差模型
AB值：
0.286438
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