外れ値の影響を緩和したリスク最小化ポートフォリオモデル

元データ 2011-09-08

概要

過去のポートフォリオの平均実現リターンを将来の期待リターンの予測値として用いる場合に,過去のリターンデータに外れ値が含まれていると,精度の高い予測値が得られないことがある.先行研究では,この問題に対処するため,ロバスト推定法 (M 推定法) を最小分散モデルに応用して外れ値の影響を緩和している.しかし,極端な外れ値に関しては,緩和するよりも除去する方が望ましいことが考えられ,本研究ではこのような外れ値を除去して最小分散ポートフォリオや M ロバストポートフォリオを推定する手法を示し,日本株式市場を対象としてその有効性を検討する.

著者

吉井 芳樹 電気通信大学電気通信学研究科
宮崎 浩一 電気通信大学
宮崎 浩一 電気通信大学電気通信学研究科
吉井 芳樹 電気通信大学

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