基于交叉验证收缩法的高维协方差矩阵估计

摘要

协方差矩阵及其逆矩阵的估计研究在通信工程、金融等领域中有着重要的应用价值。文章将样本协方差矩阵与其锥形(Tapering)矩阵进行凸线性组合,用交叉验证的方法研究了高维数据背景下协方差矩阵的估计问题。首先确定了Tapering矩阵未知时的最优窗宽,得到了未知收缩强度的显式解。其次提出了新的协方差矩阵估计量——交叉验证收缩估计量(CVS)。结果发现:将其应用在估计区间较大的投资组合时,CVS估计量使投资者获得了更高的收益和经济福利。