【摘要】：Hamilton以及Pelletier提出了基于機制轉(zhuǎn)換的動態(tài)相關系數(shù)矩陣模型,適合于具有方差時變特性的金融時間序列的應用。文章利用隨機矩陣理論對該模型中的相關系數(shù)矩陣作了改進,去掉其中的噪聲,留下真實的信息,并用改進后的模型對中國股市中的股票進行優(yōu)化組合研究,取得了較好的結果。從而為動態(tài)投資組合優(yōu)化提供了一個強有力的工具。
[Abstract]:Hamilton and Pelletier proposed a dynamic correlation coefficient matrix model based on mechanism transformation, which is suitable for the application of financial time series with time-varying variance. In this paper, the correlation coefficient matrix in the model is improved by using the stochastic matrix theory, the noise is removed, the real information is left behind, and the optimized combination of the stocks in the Chinese stock market is studied by the improved model. Good results have been obtained. This provides a powerful tool for dynamic portfolio optimization.
【作者單位】： 西南科技大學經(jīng)濟管理學院;電子科技大學經(jīng)濟與管理學院;
【基金】：國家自然科學基金重點項目(70932005),國家自然科學基金資助項目(70702025) 四川循環(huán)經(jīng)濟研究中心項目(XHJJ-0917)
【分類號】：F224;F832.51

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