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

【摘要】：文章應用神經網絡技術改進指數(shù)跟蹤組合的資產配置結構,從而提高了指數(shù)跟蹤業(yè)績。實證結果表明,不論從累計收益率還是從跟蹤誤差的角度看,神經網絡技術確定的指數(shù)跟蹤組合的業(yè)績比已有文獻給出的指數(shù)跟蹤方法更好,表明基于神經網絡技術的指數(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】： 西南財經大學統(tǒng)計學院;
【基金】：教育部人文社會科學研究資助項目(09YJC790218)
【分類號】：F830.91;TP183

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

1 龔哲君,肖文韜;證券投資組合問題的人工神經網絡求解[J];武漢化工學院學報;2003年01期

【共引文獻】

相關期刊論文 前3條

1 李儉富;馬永開;曾勇;;指數(shù)跟蹤研究評述[J];當代經濟管理;2005年06期

2 陳偉忠,李健飛,陳春鋒;指數(shù)優(yōu)化復制中的流動性改進——基于上證180指數(shù)的實證研究[J];系統(tǒng)工程;2005年02期

3 蔡乙萍;萬力;范旭東;;各種指數(shù)基金模型的實證比較分析[J];數(shù)量經濟技術經濟研究;2006年10期

相關博士學位論文 前6條

1 馬驥;指數(shù)化投資[D];吉林大學;2004年

2 邵桂華;體育教學的自組織觀[D];南京師范大學;2004年

3 黃穎利;衍生金融工具風險信息實時披露與預警研究[D];東北林業(yè)大學;2005年

4 趙偉;金融機構資產負債管理模型和運用的新發(fā)展[D];武漢大學;2005年

5 李儉富;基于我國證券市場的指數(shù)跟蹤管理方法及應用研究[D];電子科技大學;2006年

6 王石;中國金融衍生品研究與中國期貨市場實踐[D];吉林大學;2006年

相關碩士學位論文 前5條

1 李軍;數(shù)據挖掘方法及其在上市公司中的應用研究[D];湖南大學;2004年

2 范旭東;跟蹤誤差與優(yōu)化指數(shù)投資策略[D];西南財經大學;2006年

3 楊U，

本文編號：2026998