Phân tích trắc lượng thư mục các nghiên cứu về kỹ thuật co gọn, ước lượng ma trận hiệp phương sai trong việc lựa chọn danh mục đầu tư tối ưu

Tóm tắt

Nghiên cứu này sử dụng phân tích trắc lượng thư mục sử dụng ước lượng ma trận hiệp phương sai (MTHPS) và các kỹ thuật co gọn trong việc tối ưu hóa danh mục đầu tư (DMĐT) nhận được nhiều sự quan tâm. Khi kích thước dữ liệu tài chính ngày càng tăng, MTHPS mẫu truyền thống trở nên không ổn định, thường không có độ chính xác cao để hỗ trợ cho việc lựa chọn và quản lý DMĐT hiệu quả. Các ước lượng co gọn cung cấp một phương án thay thế bằng cách thu nhỏ kích thước của dữ liệu giúp cải thiện độ chính xác của ước lượng MTHPS. Thông qua việc xem xét toàn diện các công bố học thuật từ cơ sở dữ liệu Web of Science (WOS), phân tích này làm nổi bật các xu hướng chính, sự phát triển theo chủ đề và các nhóm nghiên cứu cốt lõi trong lĩnh vực này. Các phát hiện của nhóm tác giả cho thấy sự tăng trưởng đáng kể trong hoạt động nghiên cứu, đặc biệt là trong các phương pháp luận tích hợp các kỹ thuật co gọn với các lý thuyết học thống kê hiện đại. Nghiên cứu không chỉ vẽ bản đồ cấu trúc của lĩnh vực này mà còn xác định các tác giả, tổ chức và quốc gia có ảnh hưởng dẫn đầu trong lĩnh vực này. Nghiên cứu trắc lượng thư mục này nhấn mạnh xu hướng nghiên cứu hiện nay về ước lượng MTHPS cũng như các kỹ thuật co gọn trong việc tối ưu hóa DMĐT.