高次元データに関するポートフォリオ最適化問題

Material type: 文書・図像類

Author: 白石, 博

Publisher: -

Publication date: 2016

Material Format: Digital

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Note (General)：: type:text本研究では, 投資資産が膨大となるような高次元設定の下で (1) 『分散共分散行列の逆行列に対する漸近不偏な推定量を用いた最適ポートフォリオ推定量』および (2) 『ポートフォリオ比率に対する縮小推定量を用いた最適ポートフォリオ推定量』の2つの推定量を提案した。まず, これらの推定...

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科研費研究者番号 : 90454024

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Material Type: 文書・図像類
Title: 高次元データに関するポートフォリオ最適化問題
Author/Editor: 白石, 博
Author Heading: 白石, 博
Publication Date: 2016
Publication Date (W3CDTF): 2016
Alternative Title: コウジゲンデータニカンスルポートフォリオサイテキカモンダイ
Kojigen deta ni kansuru potoforio saitekika mondai
Portfolio optimization problem for high dimensional data
Periodical title: 科学研究費補助金研究成果報告書
Text Language Code: jpn
eng
Subject Heading: 最適ポートフォリオ,統計的推定,漸近理論,高次元データ,縮小推定量
Target Audience: 一般
Note (General): type:text
本研究では, 投資資産が膨大となるような高次元設定の下で (1) 『分散共分散行列の逆行列に対する漸近不偏な推定量を用いた最適ポートフォリオ推定量』および (2) 『ポートフォリオ比率に対する縮小推定量を用いた最適ポートフォリオ推定量』の2つの推定量を提案した。まず, これらの推定量の理論的, 数値的正当性を確認すると同時に, 日本の株価データ(200銘柄)を用いて既存のポートフォリオとのパフォーマンスを(シャープ比や効用関数を用いた指標により)比較し, 提案手法の優位性があることを確認した。 In this research, we propose two types of optimal portfolio estimators when an investor aims to invest a huge number of assets. Suppose that high dimensional data with respect to the past asset return is available. Then we propose (1) Optimal portfolio estimator by using an unbiased estimator for the inverse of the covariance matrix, (2) Shrinkage type estimator for the plug-in portfolio weights estimator. First, we derive the theoretical properties and confirm numerical validity of these estimators. Then, we compare the performance (in terms of the sharp ration and the utility function) with existing portfolios based on the Japanese stock price data (200 issues) and realized the superiority of the proposed method.
研究種目 : 若手研究(B) 研究期間 : 2012～2016 課題番号 : 24730193 研究分野 : 統計科学
Source: https://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php?koara_id=KAKEN_24730193seika
https://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php?koara_id=KAKEN_24730193seika
Access Restrictions: 限定公開
Related Material: 科研費研究者番号 : 90454024
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 慶應義塾大学 : 慶應義塾大学学術情報リポジトリ