排序方式: 共有5条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
2.
研究目标:构建了可以调节追踪误差和超额收益的增强型指数追踪模型,并给出了广义最小角度回归算法(GLARS),用以计算调节参数作用下模型解的折中路径。研究方法:通过模拟数据和五组世界主要股票市场指数的历史数据,对本文提出的模型和算法与同类模型和算法进行了性能比较;同时追踪上证50指数构建若干稀疏且稳定的资产组合模型,通过信息比率等指标对投资组合进行评价。研究发现:本文构建的模型可用以构造权衡追踪效果和超额收益,且稀疏的资产组合,GLARS算法相对传统预设参数的算法具有良好的求解能力和计算速度。研究创新:引入调节参数平衡追踪效果和超额收益,并针对中国股票市场的特点,在增强型指数追踪模型施加非负约束;GLARS算法可遍历所有折中意义下的最优解。研究价值:本文提出的增强型指数追踪模型在国内具有较强适用性,在保证资产稀疏性的前提下可以得到超额收益,同时丰富了目前投资组合中的方法论研究。 相似文献
3.
运用1997—2002年中国31个地区进口、出口和GDP的数据,通过对我国31个地区聚类分析,可将其分为两类,采用处理纵向数据的统计方法进行实证分析,发现发达地区的进口增长与其GDP增长呈负相关关系,而欠发达地区的进口增长与其GDP增长呈正相关关系。同时两类地区的出口与其GDP增长都呈正相关关系。 相似文献
4.
研究目标:构建改进全局非负最小方差模型的序贯最小方差模型平均组合。研究方法:在大样本下,给出序贯非负最小方差模型组合的期望方差和收益的理论近似,在此基础上探讨其平均组合的期望收益和期望方差的性质,并通过数值模拟和沪深300成分股数据在有限样本下进行验证。研究发现:与全局非负最小方差模型组合相比,序贯非负最小方差模型平均组合在样本外风险更小、收益更高,且保持组合稀疏性。研究创新:在卖空限制下,给出了一种比全局非负最小方差模型更优的组合构建方法。研究价值:序贯非负最小方差模型平均组合方法在国内市场具有较强的适用性,同时丰富了目前投资组合方法论的研究。 相似文献
5.
1