《表4 不同规模资产组合的SV模型MCMC贝叶斯估计结果均值比较》

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《基于波动持续性的最优组合构建与分散化研究》

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注:运用MCMC贝叶斯估计，在Gibbs抽样过程中，进行了8 000次迭代以及1 000次退火处理；此处分别给出了“10只股票资产组合”、“15只股票资产组合”以及“20只股票资产组合”，其中MV-10表示“10只股票资产”的MV组合；分别指的是多次重复抽样条件下参数α、β、σ2贝叶斯估计结果

从表4中可以看出，在三种不同规模的组合中，两种方法构建的组合在市场风险参数均值上差别并不大，而随机波动组合的波动平均水平以及持续性指标的均值都低于均值方差组合，其中在持续性指标上，随机波动组合降低的幅度较为显著，尤其是在组合规模为10的情况下最为明显，由此可见，运用该种方法构建的序列持续性组合要比一般的均值方差组合能够更大水平地降低收益率序列当前波动对未来波动的影响，并且该实证结果具有很强的稳健性.