論文の概要: Estimating Covariance for Global Minimum Variance Portfolio: A Decision-Focused Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10776v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 16:00:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.39529
• Title: Estimating Covariance for Global Minimum Variance Portfolio: A Decision-Focused Learning Approach
• Title（参考訳）: 大域的最小分散ポートフォリオの共分散推定:決定に焦点をあてた学習手法
• Authors: Juchan Kim, Inwoo Tae, Yongjae Lee,
• Abstract要約: 決定中心学習(DFL)は、予測誤差ではなく、決定品質を直接最適化する手法である。 DFLに基づく手法は、常に優れた意思決定性能を提供することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.791742749950203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Portfolio optimization constitutes a cornerstone of risk management by quantifying the risk-return trade-off. Since it inherently depends on accurate parameter estimation under conditions of future uncertainty, the selection of appropriate input parameters is critical for effective portfolio construction. However, most conventional statistical estimators and machine learning algorithms determine these parameters by minimizing mean-squared error (MSE), a criterion that can yield suboptimal investment decisions. In this paper, we adopt decision-focused learning (DFL) - an approach that directly optimizes decision quality rather than prediction error such as MSE - to derive the global minimum-variance portfolio (GMVP). Specifically, we theoretically derive the gradient of decision loss using the analytic solution of GMVP and its properties regarding the principal components of itself. Through extensive empirical evaluation, we show that prediction-focused estimation methods may fail to produce optimal allocations in practice, whereas DFL-based methods consistently deliver superior decision performance. Furthermore, we provide a comprehensive analysis of DFL's mechanism in GMVP construction, focusing on its volatility reduction capability, decision-driving features, and estimation characteristics.
• Abstract（参考訳）: ポートフォリオ最適化は、リスク・リターントレードオフの定量化によるリスク管理の基盤となる。 将来の不確実性の条件下での正確なパラメータ推定に本質的に依存するため、効果的なポートフォリオ構築には適切な入力パラメータの選択が不可欠である。 しかし、従来の統計推定器や機械学習アルゴリズムは、最適投資決定をもたらす基準である平均二乗誤差(MSE)を最小化することで、これらのパラメータを決定する。 本稿では,MSEなどの予測誤差よりも,意思決定品質を直接最適化するDFLを用いて,世界最小分散ポートフォリオ(GMVP)を導出する。 具体的には、GMVPの分析解とその主成分に関する特性を用いて、決定損失の勾配を理論的に導出する。 広範囲な経験的評価により,予測に焦点をあてた推定手法は,実際に最適なアロケーションを生成できない可能性がある一方で,DFLに基づく手法は,常に優れた意思決定性能を提供することを示す。 さらに,GMVP構築におけるDFLのメカニズムを包括的に分析し,そのボラティリティ低減能力,意思決定機能,推定特性に着目した。

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