Shrinkage Estimation of Covariance Matrix for Portfolio Selection on Vietnam - Nguyễn Minh Nhật (2020)
Thông qua nghiên cứu thực nghiệm trên thị trường chứng khoán Việt Nam, luận án bổ sung thêm những bằng chứng cụ thể cho thấy rằng các nhà đầu tư có thể cải thiện kết quả đầu tư danh mục của họ bằng việc sử dụng các phương pháp ước lượng nhằm điều chỉnh một trong những yếu tố quan trọng đầu vào của mô hình tối ưu danh mục đó là ma trận hiệp phương sai. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng các phương pháp điều chỉnh ma trận hiệp phương sai dựa trên phương pháp model – based (SIM, CCM) và phương pháp co gọn - shrinkage (SSIM, SCCM, STIM) đều cho kết quả vượt trội hơn nhiều so với phương pháp ước lượng ma trận hiệp phương sai truyền thống (SCM) trên các tiêu chí về lợi nhuận, mức độ rủi ro danh mục, chỉ số sharpe, mức độ thay đổi trạng thái danh mục, mức độ lỗ tối đa, tỷ lệ chiến thắng và hệ số Alpha. Đặc biệt sự vượt trội càng thể hiện rõ khi số lượng cổ phiếu xem xét trong danh mục đầu tư có xu hướng tăng lên.