猫同学2022-03-03 10:37:01
猫同学这道题为什么不选statement 2
回答（1）
Nicholas2022-03-03 10:47:34
Nicholas同学，早上好。
因子模型可能会存在mis-specified问题，导致期望值不等于真实价值，即有偏的（biased）；估计出的矩阵并不随着样本量的增加而逐渐接近真实的矩阵，即非一致的（inconsistent）
努力的你请【点赞】哟~。加油，祝你顺利通过考试~
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那statement2是对的吗？
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感觉解释的不对呢？
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老师能把2和3再解释下吗？
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同学，下午好。
Statement 1：比较Shrinkage estimation和sample VCV matrix，我们说VCV是协方差矩阵，sample VCV matrix是从样本出发，代表单个资产或两个资产的两两协方差。Shrinkage estimation是加入了分析师的预期加权平均。我们认为Shrinkage estimation是更准确的，因为包含了未来的预估和历史上数据的统计，预估的越准确，估计量的标准差则越低，那么更加有效；
Statement 2：Sample VCV matrix是从个体出发，Factor VCV是用多元回归，在回归中包含不能被自变量解释的误差部分存在，因此是更加不准确的。随着样本容量N的上升，准确度是上升的，简单的方法就是将总体中的所有个体全部抽取，满足一致性。Factor VCV随着自变量的上升，有可能会产生多重共线性的问题，是不一致的；
Statement 3：举例说明，假设当前的组合需要使用三个因子来解释组合回报，但现在使用单因子就会导致某些因子的风险敞口没有被解释，认为是无风险的。例如股票的回报需要用流动性、市场风险、规模来解释，解释的因子为市场风险，如果一些资产的市场风险较小，流动性风险较大，则可能导致该资产被认为是无风险资产； 假设当前的组合需要三个因子来解释组合回报，过多的因子解释力度会下降，甚至是没有用的，那么冗余的因子解释可能会导致某些资产被认为是无风险的资产。例如历史的组合中仅有三个资产，当前用六个资产的组合来解释过往组合，剩余的三个资产可能就会被认为是无风险资产。
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