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股票投资组合：短缺最小化与方差最小化

文章 arXiv papers · 作者: Lisa R. Goldberg et al.
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总结

本文比较以短缺最小化和以方差最小化为目标优化的投资组合。实证研究使用巴莱极端风险模型和价值、成长、动量等风格因子，覆盖US、UK和日本股票市场。研究评估了1985年至2010年期间的结果，包括市场下跌时的表现。

报告的证据表明，短缺最小化通常优于方差最小化，在市场下跌期间相对表现最突出。作者将这一模式归因于优化器的因子倾向：它往往偏好价值等防御性敞口，并降低成长和动量等更激进因子的敞口。当短缺衡量整体不对称性，而非仅衡量极端损失时，表现改善幅度最大。这些是基于特定风险模型和市场样本的历史实证发现，并不能证明短缺优化在其他时期、市场或投资组合约束下也会占优。

核心观点

  • 研究使用巴莱极端风险模型比较最小短缺和最小方差股票投资组合。
  • 比较涵盖US、UK和日本股票，并采用价值、成长、动量等风格因子。
  • 在报告的样本中，短缺优化整体表现较好，尤其是在市场下跌时。
  • 其相对表现与增加防御性因子敞口、减少激进因子敞口有关。
  • 报告的最大优势来自衡量整体不对称性，而非仅衡量极端损失。

标签

股票投资组合构建风险管理因子投资回测
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# Minimizing Shortfall


# Minimizing Shortfall









This paper describes an empirical study of shortfall optimization with Barra Extreme Risk. We compare minimum shortfall to minimum variance portfolios in the US, UK, and Japanese equity markets using Barra Style Factors (Value, Growth, Momentum, etc.). We show that minimizing shortfall generally improves performance over minimizing variance, especially during down-markets, over the period 1985-2010. The outperformance of shortfall is due to intuitive tilts towards protective factors like Value, and away from aggressive factors like Growth and Momentum. The outperformance is largest for the shortfall that measures overall asymmetry rather than the extreme losses.

在遵守原作品许可的前提下，附作者信息全文展示。 许可协议: abstract CC0

此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。