Constrained Portfolio Analysis in High Dimensions: Tracking Error and Weight Constraints
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摘要
本报告研究高维资产组合中带有跟踪误差和权重限制的受约束投资组合的统计性质。通过融合因子模型与残差节点回归的机器学习方法，提出了在资产数多于样本数情况下，依然能一致估计组合权重、风险与夏普比率的新估计器，并给出收敛速率。模拟和实证检验显示该方法表现优异，能够有效处理跟踪误差及权重等多种约束 [page::0][page::1][page::8-9][page::13-14][page::17-29][page::33-38][page::41-62]。
