米同学2019-12-31 10:13:51
米同学图中说到使用shrinkage estimate是将由sample VCV matrix得到的结果和factor-based VCV matrix的结果进行加权平均。那意义何在呢？本来使用factor-based VCV matrix计算的目的就在于减少计算量，而不使用sample VCV matrix。但是既然都有了sample VCV matrix的结果，那直接用不就好了？
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Dean2019-12-31 17:47:03
Dean同学你好，这样计算得到的结果数字将更有效，因为它们的误差项较小。
即使shrinkage estimates 可能有偏差，但更精确（偏差较小）的目标矩阵将导致更大的改进。
例如下面这段的例子中就说，假设两个资产之间的样本协方差为180，target matirx 的估计协方差为220。如果分析师将历史协方差加权为60％，将目标目标加权为40％，则收缩估算将 为196（= 180 x 0.60 + 220 x 0.40）。 如果选择了适当的模型条件和权重，那么协方差可能会更准确。
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老师您好，我的意思是，既然已经有了sample VCV matrix（对true matrix的估计consistent & unbiased），并且factor-based VCV matrix对true matrix的估计效果又不是很好。那为什么不仅仅直接用sample VCV matrix的结果呢？还要和factor-based VCV matrix做加权？
放在这个例子里就是，既然有了那个180，直接用180不行吗？还得把180和220加权，并且认为196比180更精确？
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同学你好，我们还是拿前面的数字举例。这个180是根据历史数据得到的。我们用模型进行分析时其最大的缺点就是，过去的历史数据不能代表将来。
那么分析师往往会对资产在将来的表现有预期，比如他看到某一现象，认为将来一定大涨，那在这种非情况下，分析师可以将自己的观点结合历史数据融入到分析过程中。
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那如果为了使用shrinkage estimate，就必须计算sample VCV matrix吗？还是说这里的sample VCV matrix可以用别的替代（比如分析师主观的判断），然后再与factor-based matrix加权？
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同学你好，这里的sample VCV matix 是可以用分析的观点替代的
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就是比如分析师的一个主观观点，认为target matrix的协方差为X，然后就直接把X带入shrinkage method的公式里计算就行了？
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同学你好，是的，代入进去后所计算的最终组合方差也反映了分析师的观点。
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