Portfolio Selection for High-Dimensional Data

• Project/Area Number: 24K04813
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 07030:Economic statistics-related
• Research Institution: Otaru University of Commerce
• Principal Investigator: 田中 晋矢 小樽商科大学, 商学部, 教授 (80727149)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 植松 良公 一橋大学, 大学院ソーシャル・データサイエンス研究科, 准教授 (40835279)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2024: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: ポートフォリオ選択 / 高次元データ / 統計的推測

Outline of Research at the Start

古典的なポートフォリオ選択理論に基づき金融経済データから最適なポートフォリオを構築する方法はデータが高次元すなわち対象が膨大な金融資産である場合には大きな困難が伴う．このような問題意識のもと本研究では高次元金融経済データに適した新しい最適ポートフォリオ構築方法を理論と実証の両面から考察を行うことを目的とする．

理論面では高次元化で金融資産を正しく「選別」しうる推定手法に関する理論特性を考察し，実証面では理論面で得られた知見に基づき実際の金融経済データを用いて高投資パフォーマンスが期待できる実用的なポートフォリオ構築方法の提案を行う．