The Performance of Shrinkage Estimator for Stock Portfolio Selection in Case of High Dimensionality
Notice bibliographique
Résumé
Harry Markowitz introduced the Modern Portfolio Theory (MPT) for the first time in 1952 which has been applied widely for optimal portfolio selection until now. However, the theory still has some limitations that come from the instability of covariance matrix input. This leads the selected portfolio from MPT model to change the status continuously and to suffer the high cost of transaction. The traditional estimator of the covariance matrix has not solved this limitation yet, especially when the dimensionality of the portfolio soars. Therefore, in this paper, we conduct a practical discussion on the feasible application of the shrinkage estimator of the covariance matrix, which is expected to encourage the investors focusing on the shrinkage–based framework for their portfolio selection. The empirical study on the Vietnam stock market in the period of 2011–2021 shows that the shrinkage approach has much better performance than other traditional methods on the primary portfolio evaluation criteria such as return, level of risk, Sharpe ratio, maximum loss, and Alpla coefficient, especially the superiority is even more evident when the dimension of covariance matrix increases. The shrinkage approach tends to create more stable and secure portfolios than other estimators, as demonstrated by the average volatility and maximum loss criteria with the lowest values. Meanwhile, the factor model approach is able to generate portfolios with higher average returns and lower portfolio turnover; and the traditional approach gives good results in the case of low—dimensionality. Besides, the shrinkage method also shows effectiveness when beating the tough market benchmarks such as VN-Index and 1/N portfolio strategy on almost performance metrics in all scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».