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Spencer · 2023年01月20日

可以大大减少需要估计的参数的数量

  1. CFA III
  2. Capital Market Expectations

NO.PZ2020012201000020

问题如下：

Which of the following statements regarding the advantages of "A factor-model-based VCV matrix " is incorrect?

选项：

A.

This method can be used even if the number of assets exceeds the number of observations.

B.

This method can substantially reduce the number of unique parameters to be estimated,

C.

the VCV matrix will be correct on average

解释：

C is correct.

解析：

对于A factor-model-based VCV matrix " 这种方法，即使资产的数量超过观测值的数量也可以使用。而且它可以大大减少需要估计的参数的数量。所以AB选项说法正确。

但平均而言，VCV矩阵是不准确的，因为这种方法是有偏的。所以C选项的说法是不正确的。入选。

老师请问，为什么VCV方法可以大大减少需要估计的参数的数量？

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笛子_品职助教 · 2023年01月20日

嗨，爱思考的PZer你好：


老师请问，为什么VCV方法可以大大减少需要估计的参数的数量？

是factor-model-based VCV matrix 可以减少需要估计的参数量。

比如说，我们有一个portfolio，持有300只股票，我们就需要估计这300只股票的方差，以及300个股票之间的协方差，这需要计算非常多的方差和协方差，也就是需要估计的参数量很多。

现在我们使用factor-model-based，这300只股票，只用5个因子，就能概括了，我们只需要估计这5个因子的方差，以及5个因子之间的协方差。需要估计的参数量就会少很多了。

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虽然现在很辛苦，但努力过的感觉真的很好，加油！

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2022-11-26 21:19 1 · 回答

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2022-07-14 11:04 1 · 回答