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我目前正在创建一个最小方差投资组合，并决定使用 PortfolioAnalytics 包的函数 optimize.portfolio。不幸的是，在提取权重时，它们都是 NA，尽管我的回报中没有任何 NA 值，这将是（从我的角度来看）导致结果权重为 NA 的唯一原因。我的数据集由多个资产 (+5000) 组成，每个资产有 60 个观察值（每月）。

   library(PortfolioAnalytics)
   library(ROI)  
   #index returns is an xts object consisting of 3800 stock Ids(columns) and 60 observations in
   # monthly interval: To exemplifiy my problem, I set all values in index_returns to 1, to make 
   # sure that no NA values exist.
   index_returns
   any(is.na(index_returns)) # --> evaluates to FALSE
  port_spec <- portfolio.spec(assets =colnames(index_returns) )
  
  # Add a full investment constraint such that the weights sum to 1
  port_spec <- add.constraint(portfolio = port_spec, type = "full_investment")
  
  # Add a long only constraint such that the weight of an asset is between 0 and 1
  port_spec <- add.constraint(portfolio = port_spec, type = "long_only")
  
  # Add an objective to min portfolio variance
  port_spec <- add.objective(portfolio = port_spec, type = "risk", name = "var")
  
  # Solve the optimization problem
  opt <- optimize.portfolio(R = index_returns, trace=TRUE, portfolio = port_spec,optimize_method = "ROI")
  extractWeights(opt) #evaluates to NA for all assets

有谁知道为什么会发生这种情况并有任何建议如何处理这个问题。我知道这个优化问题很可能由于列多于行而面临可逆性问题，但除了这个概念之外，我正在努力解决我的问题。
我非常感谢任何帮助！提前致谢

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1 回答 1

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您的优化很可能会失败，因为您拥有的资产多于观察结果。然后，正如您正确假设的那样，您无法获得估计的协方差矩阵的逆矩阵。

引用“拥有大量资产的投资组合优化方法：美国和韩国股市的应用”，网址为： https ://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/ajfs.12233

“当 N 大于 T 时，已经进行了许多尝试来找到协方差矩阵的可逆估计量。Sengupta (1983) 和 Pappas 等人 (2010) 使用协方差矩阵的伪逆估计量，协方差矩阵的收缩估计量由 Ledoit 和 Wolf (2003) 提出。Ledoitand Wolf (2003) 建议通过两个现有估计量的最佳加权平均来估计协方差矩阵：样本协方差矩阵和单指数协方差矩阵。

所以我建议你先看看 Ledoit-Wolf 收缩法。R-package RiskPortfolios 也可能有用，请参阅https://joss.theoj.org/papers/10.21105/joss.00171

于 2020-10-22T12:26:58.047 回答