基于随机矩阵理论的Markowitz 组合投资模型

doi:10.3969/j.issn.1007-2861.2013.03.014

上海大学学报(自然科学版) ›› 2013, Vol. 19 ›› Issue (3): 293-297.doi: 10.3969/j.issn.1007-2861.2013.03.014

基于随机矩阵理论的Markowitz 组合投资模型

唐晓清1, 白延琴1, 刘念祖2, 刘莹3

1. 上海大学理学院, 上海 200444; 2. 上海立信会计学院数学与信息学院, 上海 201620; 3. 邵阳学院理学系, 湖南邵阳 422000

收稿日期:2012-09-21 出版日期:2013-06-30 发布日期:2013-06-30
通讯作者: 白延琴(1959—), 女, 教授, 博士生导师, 博士, 研究方向为内点算法. E-mail:yqbai@shu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(11071158)

Markowitz Portfolio Model Based on Random Matrix Theory

TANG Xiao-qing1, BAI Yan-qin1, LIU Nian-zu2, LIU Ying3

1. College of Sciences, Shanghai University, Shanghai 200444, China; 2. School of Mathematics and information, Shanghai Lixin University of Commerce, Shanghai 201620, China; 3. Science Department, Shaoyang University, Shaoyang 422000, Hunan, China

Received:2012-09-21 Online:2013-06-30 Published:2013-06-30

摘要/Abstract

摘要： 通过随机矩阵方法识别、消除极端或非无关抽样样本, 提高Markowitz 模型的参数估计精度, 改进应用Markowitz 模型的效果;同时, 针对抽样不足的情况, 使用Bootstrap 方法较好地解决了该问题.

关键词: Bootstrap 方法, Markowitz 组合投资模型, 随机矩阵理论

Abstract: Markowitz’s mean-variances model in this paper is improved, and the random matrix theory is used that can identify extreme sampling data and relevance data to get rid of those data such that more accurate estimate of mean and variance can be gotten. Then Bootstrap method to solve the problem of insufficient
sample is used.

Key words: andom matrix theory (RMT), Bootstrap method, Markowitz portfolio model;

中图分类号:

F 091.3

唐晓清1, 白延琴1, 刘念祖2, 刘莹3. 基于随机矩阵理论的Markowitz 组合投资模型[J]. 上海大学学报(自然科学版), 2013, 19(3): 293-297.

TANG Xiao-qing1, BAI Yan-qin1, LIU Nian-zu2, LIU Ying3. Markowitz Portfolio Model Based on Random Matrix Theory[J]. Journal of Shanghai University（Natural Science Edition）, 2013, 19(3): 293-297.

基于随机矩阵理论的Markowitz 组合投资模型

Markowitz Portfolio Model Based on Random Matrix Theory

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