基于模型不确定性的大类资产配置研究：控制端策略分析

大类资产配置通过优化资产组合配置以提升收益并控制风险。重点探讨控制端策略在模型不确定性下的应用，即如何在资产配置中有效管理预测误差带来的风险。

传统资产配置模型，如马克维茨模型，往往依赖于对期望收益和波动率的精确预测。然而，实际应用中预测的不确定性难以避免。Naive 模型虽然简单，但忽略了预测信息，而 Risk Parity 模型和最小风险模型则侧重风险控制，可能牺牲收益。

控制端策略通过优化资产权重，在预测准确性和预测误差之间寻求平衡，例如：

• 限制卖空和杠杆： 实证分析表明，限制卖空和杠杆有助于提高投资组合的稳定性。
• 模型组合: 综合考虑多种模型的预测结果，降低单一模型预测误差带来的风险。
• 稳健优化: 采用稳健优化方法，在模型参数存在不确定性的情况下寻找最优配置方案。

有效管理模型不确定性是提升大类资产配置有效性的关键。控制端策略为应对这一挑战提供了有效的工具和方法。未来研究可以进一步探索新的控制策略，并结合机器学习等技术提高预测的准确性。