Return Prediction for Mean-Variance Portfolio Selection: How Decision-Focused Learning Shapes Forecasting Models
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摘要
本研究分析了决策导向学习（DFL）如何在均值-方差优化（MVO）框架中对资产收益预测模型产生影响。理论和实证结果表明，DFL通过协方差矩阵逆的“倾斜”机制，调整传统MSE预测误差分布，从而引导模型对组合内资产过度正向偏倚而对组合外资产负向偏倚，产生极端集中投资组合及更优的投资表现，表明DFL的战略性偏差是提升决策质量的特征而非缺陷 [page::0][page::2][page::6]。
