预测波动率

嗨，努力学习的PZer你好：

1.If the number of assets exceeds the number of historical observations, then some portfolios will erroneously appear to be riskless.

说的是，如果资产数量超过了历史观察值，也就是超过了样本量，那么组合的风险可能被估计就不准了，可能就等于0了。

这也说明了SAMPLE的方法不适合估计资产数目过多的组合。

does not address the issue of imposing cross-sectional consistency说的是SAMPLE方法不能解决内在的不一致性问题。

比如A和B相关关系是1，A和C是1，那么B和C，也应该是1，现在B和C是-1，就存在横截面的不一致性。

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嗨，从没放弃的小努力你好：

3.Imposition of cross-sectional structure

说的是可以解决内在不一致性问题，也就是具有了一致性的特点。

这是因为模型本身都是和相同的风险因子F1,F2挂钩，所以具备了这个特点。

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就算太阳没有迎着我们而来，我们正在朝着它而去，加油！

嗨，从没放弃的小努力你好：

2.Biased: The expected value is not equal to the true VCV matrix

说的是多因素模型得到的估计是有偏的而非无偏的，也就是估计值与真实值之间发生了偏差

Inconsistent: it does not converge to the true matrix as the sample size gets large.

说的是多因素模型得到的估计具有时间序列方面的不一致性。也就是说随着样本量的增加，估计的数值不会越来越接近真实值

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