从表格中我们看到,跟踪误差的方差随品种数量的增加逐渐减少,这促使我们思考:能否获得更为精确的这两者关联性的解析表达? 先做图观察两者的关系: 图3.3.1:逐日跟踪误差随品种数量增加的趋势图
file:///C:/Users/liyic/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image002.gif 资料来源:南华研究
上图中因为样本的特殊性,曲线不太光滑,我们通过插值法来平滑曲线可得: 图3.3.2:插值法平滑后逐日跟踪误差随品种数量增加的趋势图
file:///C:/Users/liyic/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image004.gif 资料来源:南华研究
从上图可以看到,跟踪误差的方差和品种数量的关系接近于指数函数,所以我们假定两者服从如下的函数关系: Var=a(1)+a(2)*exp(a(3)+a(4)*x) 其中Var是迷你指数的某一组合的方差,x是这一组合的品种数量,a(1)、a(2)、a(3)、a(4)是参数 对以上函数形式作如下变换: Ln((Var-a(1))/a(2))=a(3)+a(4)*x 这样,方程就转化为线性关系了,可以用经典计量经济学的普通最小二乘法估计 解得: a(1)=3.104172460698984e-06,a(2)=2.872501217039176e-05,a(3)= 1.880675654971337,a(4)= -0.516263134333826 所以: Var=3.104172460698984e-06+2.872501217039176e-05*exp(1.880675654971337-0.516263134333826*x) 我们根据以上方差估计的解析表达式作图: 图3.4:跟踪误差的方差的拟合
file:///C:/Users/liyic/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image006.gif资料来源:南华研究
|