偏度在投資組合優化中的作用？
偏度在投資組合優化中的作用是什麼？
有許多投資組合優化範式包括偏度偏好。這些通常是替代 Markowitz 開發的現代投資組合管理均值變異數框架的替代方案。偏度（或更一般地，更高的矩）僅在以下情況下與投資組合優化相關：（a）資產不是正態分佈的，並且（b）代理人對正偏度的偏好超過了他們對更高均值和更低波動性的偏好。
隱含考慮偏度的領先替代範式之一是Conditional-Value-at-Risk Optimization。 Attilio Meucci對經典和最先進的投資組合優化進行了（相當長的）介紹。Google搜尋“偏度偏好”也產生了關於這個主題的大量額外背景。
關於這個主題的一個類似問題是： 風險規避與投資組合優化中偏度和峰度的偏好之間有什麼關係？
這個問題非常廣泛，這裡是所有時刻在投資組合優化中的作用的簡要總結：期望值 - 第一個時刻代表獎勵。所有更高的時刻都代表極值的可能性。這些矩的值越大表明不確定性越大。奇數矩代表不對稱的度量。偏度屬於第二類，因此它代表了不對稱性。正偏度對投資者來說是可取的。偏度通過偏度偏好影響投資者的效用。然而，直到最近，文獻中都忽略了更高時刻在投資組合優化中的作用。造成這種情況的一個原因可能是難以計算更高的時刻。因為，要計算投資組合的偏度或峰度，應計算共矩的數量。投資組合中包含的資產越多，應計算的共同貨幣數量就越多。在這個問題上，我推薦以下論文：Lionel Martellini 和 Volker Ziemann 的“高階 Comoments 的改進估計和對投資組合選擇的影響”，以及 Lionel Martellini 和 Asmerilda 的“具有改進的 Coskewness 和 Cokurtosis 參數估計的最優對沖基金分配” Hitaj 和喬瓦尼·贊布魯諾。