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最佳投資組合 ； 平均數－變異數模型 ； VAR 模型 ； optimal portfolio ... 實務上計算最佳投資組合權重時需要估計未知參數，因此傳統的做法是使用樣本平均數與樣本 ...隨時查．隨時看，你的隨身圖書館已上線!立即使用DOI是數位物件識別碼（DigitalObjectIdentifier）的簡稱，為物件在網路上的唯一識別碼，可用於永久連結並引用目標物件。
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來源資料清華大學統計學研究所學位論文碩士班/2015年以函數主成份分析來執行錯誤偵測分析國中教育會考成績分佈與計分排序之議題探討局部線性外插與指數平滑法批次動態回饋系統的一般化qMMSE控制器分析區塊抽樣之兩群落γ熵指標估計利用DPMM偵測亞克隆的分化清算支付系統之轉帳風險因子與透支分析預燒程序在windowsize為1及2下之績效比較分析多維逐次檢測製程管制法高斯隨機域模型下的效應混淆基礎與應用科學>統計理學院>統計學研究所書目管理工具書目匯出加入收藏加入購物車E-mail給朋友列印書目相關連結問題回報購買單篇全文下載最佳投資組合之實務效能分析EmpiricalPerformanceAnalysisofOptimalPortfolio魏家茂,碩士 指導教授：徐南蓉 繁體中文DOI：10.6843/NTHU.2015.00313最佳投資組合；平均數－變異數模型；VAR模型；optimalportfolio；mean-variancemodel；VARmodel分享到摘要│參考文獻(10)│文章國際計量摘要〈TOP〉在尋找最佳化投資組合時，Markowitz的平均數－變異數模型(Mean-VarianceModel)是進行資產配置最常用的方法。
實務上計算最佳投資組合權重時需要估計未知參數，因此傳統的做法是使用樣本平均數與樣本變異數矩陣進行估計。
然而，已經有許多文獻指出估計誤差會導致投資組合的表現比理論預期的結果差，因此，許多論文進一步研究如何透過更好的統計估計減少誤差以提升投資組合的實務績效。
本文使用了收縮估計(shrinkageestimator)與單因子模型(singlefactormodel)估計來改善變異數矩陣估計的準確度，並採用Euclideannorm,SharpeRatio與效率前緣(efficiencyfrontiers)等評估準則比較不同估計方法所求出之投資組合的績效差異。
若資產報酬率具時間相關性，則使用VAR模型估計所需參數後，再進行投資組合的計算。
當樣本夠大時，考慮時間序列修正的投資組合績效會優於修正前之投資組合，此論文透過數值模擬分析，比較在各種不同程度的時間相關情況，不同估計法所得到的投資組合之績效差異，並進行台股資料之實例分析。
並列摘要〈TOP〉Markowitz'scelebratedMean-Variancemodelisthemostpopularmethodusedinassetallocationforsearchinganoptimalportfolio.Suchanoptimizationreliesontheindependentandidenticallydistributed(i.i.d.)assumptionfortheunderlyingmultiplereturnseries,aswellastheknownparametervaluesforthemeanandcovariancematrix.But,inpractice,themeanandcovariancematrixareunknownandhavetobeestimatedfromhistoricaldata.Manystu
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實務上計算最佳投資組合權重時需要估計未知參數，因此傳統的做法是使用樣本平均數與樣本變異數矩陣進行估計。
然而，已經有許多文獻指出估計誤差會導致投資組合的表現比理論預期的結果差，因此，許多論文進一步研究如何透過更好的統計估計減少誤差以提升投資組合的實務績效。
本文使用了收縮估計(shrinkageestimator)與單因子模型(singlefactormodel)估計來改善變異數矩陣估計的準確度，並採用Euclideannorm,SharpeRatio與效率前緣(efficiencyfrontiers)等評估準則比較不同估計方法所求出之投資組合的績效差異。
若資產報酬率具時間相關性，則使用VAR模型估計所需參數後，再進行投資組合的計算。
當樣本夠大時，考慮時間序列修正的投資組合績效會優於修正前之投資組合，此論文透過數值模擬分析，比較在各種不同程度的時間相關情況，不同估計法所得到的投資組合之績效差異，並進行台股資料之實例分析。
並列摘要〈TOP〉Markowitz'scelebratedMean-Variancemodelisthemostpopularmethodusedinassetallocationforsearchinganoptimalportfolio.Suchanoptimizationreliesontheindependentandidenticallydistributed(i.i.d.)assumptionfortheunderlyingmultiplereturnseries,aswellastheknownparametervaluesforthemeanandcovariancematrix.But,inpractice,themeanandcovariancematrixareunknownandhavetobeestimatedfromhistoricaldata.Manystu