本文選題：指數(shù)跟蹤 + 跟蹤誤差　； 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2011年23期

【摘要】：文章應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)改進(jìn)指數(shù)跟蹤組合的資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu),從而提高了指數(shù)跟蹤業(yè)績。實(shí)證結(jié)果表明,不論從累計(jì)收益率還是從跟蹤誤差的角度看,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)確定的指數(shù)跟蹤組合的業(yè)績比已有文獻(xiàn)給出的指數(shù)跟蹤方法更好,表明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的指數(shù)跟蹤方法是一種處理指數(shù)跟蹤問題的好方法。
[Abstract]:In this paper, neural network technology is used to improve the asset allocation structure of index tracking portfolio, thus improving the performance of index tracking. The empirical results show that the performance of the index tracking portfolio determined by neural network technology is better than that of the index tracking method given in the literature, both from the point of view of cumulative return rate and tracking error. It is shown that the exponential tracking method based on neural network is a good method to deal with the problem of exponential tracking.
【作者單位】： 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【基金】：教育部人文社會科學(xué)研究資助項(xiàng)目(09YJC790218)
【分類號】：F830.91;TP183

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

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3 楊U，

本文編號：2026998