Predictive Decision Synthesis for Portfolios: Betting on Better Models
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摘要
本文提出贝叶斯预测决策合成（BPDS）框架，用于处理模型不确定性下的组合投资决策，通过结合多个候选模型的预测和决策表现，实现动态加权组合。以多币种外汇资产为例，运用时间变异向量自回归模型（TV–VAR）和松弛熵倾斜理论，设计了风险收益评分函数及结构化目标评分，显著提升了组合收益和夏普比率，优于传统贝叶斯模型平均方法，且理论解释了风险容忍度及目标评分的设置机制，展示BPDS在序贯投资决策中的应用潜力和优势 [page::0][page::1][page::4][page::9][page::14][page::21][page::22]
