Consistent Estimation of the High-Dimensional Efficient Frontier
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摘要
本报告基于随机矩阵理论，研究在资产维度与样本量同时趋于无穷，且比例趋近于常数c∈(0,1)的高维极限条件下，传统样本效率前沿参数估计的偏差问题。发现期望收益的样本估计一一致，而全局最小方差及斜率参数存在纯粹由浓缩比c决定的放大偏差。基于此，提出了对三参数均一致的新估计量及其渐近正态性，且通过模拟和实证数据（标普500股票1分钟至60分钟高频数据）验证了估计性能及其稳健性，显著优于现有方法 [page::0][page::1][page::2][page::4][page::5][page::6][page::7][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16].
