摘要：研究目標:在構(gòu)建包含偏度和峰度的高階矩投資組合情況下,為了減少設定誤差的同時進一步降低傳統(tǒng)樸素估計存在的較高估計誤差,本文構(gòu)建了混頻多因子模型并提出了一種新的包含高階矩條件下最優(yōu)因子個數(shù)識別方法,并探討了其適用性。研究方法:在理論上分析了基于混頻多因子模型得到統(tǒng)計量的漸進性質(zhì),并通過蒙特卡洛模擬在有限樣本條件下進行了檢驗。研究發(fā)現(xiàn):新方法可以更為準確地識別包含高階矩條件下最優(yōu)因子的個數(shù),相對于基于信息準則構(gòu)建的高階矩因子個數(shù)識別方法具有明顯的優(yōu)勢。研究創(chuàng)新:基于混頻模型方法,進一步提高因子對模型的解釋能力,在混頻模型設定適當?shù)臈l件下,由擾動項構(gòu)建得到的高階矩矩陣應具有明顯的稀疏性特征,利用這一特征識別最優(yōu)因子個數(shù),從而進一步降低高階矩矩陣的估計誤差。研究價值:通過使用混頻模型,在提高對模型解釋能力的同時,構(gòu)建一種相對于傳統(tǒng)信息準則方法更能準確識別包含高階矩信息的最優(yōu)因子個數(shù)估計方法。
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