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ETF资产配置与再平衡：样本协方差模型对比EWMA与GARCH

本报告探讨了在时变波动率环境下，使用量化策略估算投资组合方差-协方差矩阵的益处。研究焦点是三种模型的比较：样本协方差模型、指数加权移动平均（EWMA）模型和广义自回归条件异方差（GARCH）(1,1)模型。目的是优化和再平衡由150只ETF组成的低波动率基金，以捕捉资产收益的典型特征。

协方差矩阵建模方面，样本协方差和EWMA模型假设收益是独立同分布且分布椭圆，这与实证不支持马克维茨的正态分布假设相矛盾。GARCH模型则能更好地捕捉波动聚集性和时变波动率，提供更准确的协方差估计。

实证测试使用从2001年到2013年的周收益数据，分为估计期和样本外评估期。结果显示，EWMA和GARCH模型构建的投资组合具有更高的样本外回报：GARCH模型在大多数月份表现最优，条件夏普比率最高，条件夏普比率为29%（再平衡策略）和25%（买入并持有策略），而样本协方差模型表现最差。买前进阶收敛于长期波动率，提高了组合的样本外绩效和分散度。

结论强调GARCH模型在风险管理上优势明显，对国内ETF组合构建和再平衡具有重要启发，但需注意方法基于历史数据，不构成投资建议。

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