《表3 样本外CARA四阶投资组合表现(N=40)》

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《基于因素模型的协高阶矩矩阵估计及其应用研究》

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注:表中给出了各估计方法在最大化CARA效用投资组合的样本外表现。其中“-”表示值为0。考虑的样本外周期为2010年7月至2019年5月。修正的在险价值和夏普比率是在5%的风险水平下计算的。

接下来，本文尝试评估上述结果对实验设置和参数值各种变化的敏感性。由表3可知，随着风险规避参数的增加，各量化指标均有显著变化。进一步地，本文分析了相同条件下构建投资组合所需的个体资产数目由20增加至40，即T/N≈18时，对高阶矩投资组合产生的影响。由表3可知，当风险规避系数同为λ=5时:（1）与样本估计方法相比，五因素压缩估计法的年化收益率提升约36%，偏度增加约7%，峰度下降约8%；（2）与结构估计方法（单因素估计和五因素估计）相比，五因素压缩估计法产生的偏度提升约16%～17%；（3）五因素压缩估计法的偏度相比于单因素压缩估计法提升约25%，峰度下降约7%；（4）与常相关压缩估计法相比，五因素压缩估计法的偏度提升约17%，峰度下降约6%；（5）常相关压缩估计法和五因素压缩估计法构建的投资组合均获得了正的货币效用增益，五因素压缩估计法货币效用增益更显著；（6）五因素压缩估计法得到的收益率的修正在险价值几乎要比其他估计方法都小，夏普比率比其他估计方法大，最大回撤也显著低于其他估计方法。