重抽样方法在投资组合理论中的应用与实证分析  

An Empirical Analysis on Resampling and Its Application to Portfolio

作　　者：李鑫[1] 曹显兵[1] 

机构地区：[1]北京工商大学理学院数学系,北京100048

出　　处：《数学的实践与认识》2013年第15期214-219,共6页Mathematics in Practice and Theory

基　　金：北京市属高校人才强教计划项目(201106206);研究生教育建设项目(201267)

摘　　要：在投资组合过程中,由于不了解投资对象的总体分布,可能会过高估计风险回报率.利用重抽样方法可以查看高估程度,采用Shrinkage方法可以改善模型,找到最优的分配权重,帮助投资人确定投资金额分配.基于均值-方差模型与重抽样方法,在不允许卖空的情况下,运用R软件得到了有效的投资组合.In portfolio theory reward-to-risk ratio may be overestimated since the distribution of population is unknown. The resampling method and shrinkage can be used to evaluate the possible amount of overestimation and improve portfolio model respectively. In this paper the efficient portfolio is obtained with no short selling based on the mean-variance model, bootstrap and R software.

关 键 词：投资组合 均值-方差模型 重抽样 R软件 

分 类 号：F224[经济管理—国民经济] F830.59