最小均方差估計法

最小均方差估計法（Minimum Variance Estimation, MVE）是一種統計學方法，用於在存在不確定性和變異性的情況下，尋找最佳的估計值。在這個方法中，我們尋找的估計值不僅要準確，而且要穩定，即具有最小的變異性。

在數學上，最小均方差估計法可以表述為尋找一個估計量，使得樣本估計值的方差最小。這通常通過最小化一個稱為損失函數（loss function）的量來實現。在線性模型中，這個損失函數通常是估計值與真實值之間的距離的平方和。

最小均方差估計法在投資組合管理中非常有用，因為它可以用來尋找風險最低的投資組合。在這裡，風險通常被定義為投資組合價值的變異性。最小均方差估計法可以幫助投資者找到一個投資組合，使其在給定的預期回報率下具有最低的風險，或者在給定的風險水平下具有最高的預期回報率。

最小均方差估計法的一個重要應用是建立最小方差前沿（Minimum Variance Frontier），這是在給定的投資資產集合中找到的所有可能的最低風險投資組合。通過最小均方差估計法，投資者可以選擇一個在預期回報和風險之間提供最佳平衡的投資組合。