概率统计讨论班

报告题目：Zero Variance Portfolio

报告人：史震涛（香港中文大学）

时间：2026年6月15日16：30-17：30

地点：海纳苑2幢206

报告摘要：When the number of assets is larger than the sample size, the minimum variance portfolio interpolates the training data, delivering pathological zero in-sample variance. We show that if the weights of the zero variance portfolio are learned by a novel “Ridgelet” estimator, in a new test data this portfolio enjoys out-of-sample generalizability. It exhibits the double descent phenomenon and can achieve optimal risk in the overparametrized regime when the number of assets dominates the sample size. In contrast, a “Ridgeless” estimator which invokes the pseudoinverse fails in-sample interpolation and diverges away from out-of-sample optimality. Extensive simulations and empirical studies demonstrate that the Ridgelet method performs competitively in high-dimensional portfolio optimization.

报告人简介：史震涛教授现任香港中文大学经济系教授，并兼任香港中文大学商学院决策、运营与科技系教授、香港中文大学深圳研究院经济数据实验室研究员，同时担任刘佐德全球经济及金融研究所“大数据与数字经济项目”联席主任。他于2005年获浙江大学金融学学士，2008年获北京大学经济学硕士，2014年获耶鲁大学经济学博士。2014年起在香港中文大学任教，曾于2021-2022年任美国佐治亚理工学院副教授。其研究聚焦计量经济学理论以及机器学习方法在经济、金融大数据中的估计与推断，研究成果发表在包括Econometrica, Review of Economics and Statistics, International Economic Review, Journal of Econometrics等国际一流期刊上，于2024年获国家杰出青年科学基金资助，并担任 Journal of Econometrics, Journal of Business & Economic Statistics, Econometric Reviews, China Finance Review International 的副主编

联系人：汪利军（lijun.wang@zju.edu.cn）