ScholarGate
Asistents
Regression model

Vidējās-variances portfeļa optimizācija (Markovics)

Vidējās-variances portfeļa optimizācija ir modernās portfeļa teorijas pamatmodelis, ko 1952. gadā ieviesa Harijs Markovics. Tas apraksta portfeļus paredzamās atdeves pret risku (varianci) plaknē un novelk efektīvo robežu alokācijām, kas piedāvā visaugstāko paredzamo atdevi katram riska līmenim, aptverot minimālās variances portfeli, maksimālā Šārpa koeficienta portfeli un ierobežotus variantus.

Pielietot ar EconMindDrīzumāVideoDrīzumāLejupielādēt slaidus

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Metožu karte

Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.

Avoti

  1. Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance, 7(1), 77-91. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1952.tb01525.x
  2. Ledoit, O. & Wolf, M. (2004). A Well-Conditioned Estimator for Large-Dimensional Covariance Matrices. Journal of Multivariate Analysis, 88(2), 365-411. DOI: 10.1016/S0047-259X(03)00096-4

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 1). Markowitz Mean-Variance Portfolio Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/finance/portfolio-optimization-mean-variance

Kura metode?

Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.

Salīdzināt blakus

Uz to atsaucas

ScholarGateMean-Variance Portfolio Optimization (Markowitz Mean-Variance Portfolio Optimization). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/finance/portfolio-optimization-mean-variance · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026