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

• 吉井 芳樹

• 宮崎 浩一

書誌事項

タイトル別名

• Risk-Minimizing Portfolio Model with Reduced Outlier Influence

抄録

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．When we adopt past portfolio average return estimated in the minimization of the portfolio variance as a forecast of future portfolio expected return, the forecasted return is often not robust due to outliers included in the past sample data of the portfolio return. Utilizing the robust estimation technique in the minimization of the portfolio variance is one way to reduce the influence of the outliers in the estimation. However, regarding the extreme outlier, it sometimes had better be removed rather than used with reduced influence. This study provides the method to remove the outliers in the estimation of the minimum-variance or the M-robust portfolios and empirically examines the effect of the method in the Japanese equity market.

収録刊行物

• 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）

  研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 2011 (20), 1-6, 2011-09-08

詳細情報

• CRID: 1570572702083681920
• NII論文ID: 110008606650
• NII書誌ID: AN10505667
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles