本文關(guān)鍵詞：基于分層PCA的指數(shù)跟蹤及實(shí)證　出處：《中國(guó)管理科學(xué)》2013年S1期 　論文類(lèi)型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 被動(dòng)投資策略 分層主成分分析 因素投資組合選擇 跟蹤誤差

【摘要】：在當(dāng)前金融市場(chǎng)中,被動(dòng)投資策略具有操作簡(jiǎn)便、成本低、風(fēng)險(xiǎn)低等一系列的優(yōu)點(diǎn),因此被越來(lái)越多的投資者所青睞。然而,被動(dòng)投資策略的好壞主要通過(guò)跟蹤誤差來(lái)評(píng)判,如果跟蹤誤差較大,就不能夠?yàn)橥顿Y者提供接近標(biāo)的指數(shù)的收益�；诖吮疚奶岢隽朔謱又鞒煞址治龇椒�,采用完全復(fù)制標(biāo)的指數(shù)的投資策略來(lái)構(gòu)建因素投資組合選擇模型最小化跟蹤誤差,在此基礎(chǔ)上通過(guò)改變分層的數(shù)量控制投資組合的跟蹤誤差。實(shí)證結(jié)果表明,基于本文提出的分層主成分分析方法,樣本內(nèi)與樣本外的跟蹤誤差都很小,而且隨著樣本內(nèi)層數(shù)的增加,樣本外的跟蹤誤差有很大改善。
[Abstract]:In the current financial market, passive investment strategy has a series of advantages such as simple operation, low cost and low risk. Therefore, it is favored by more and more investors. However, the quality of passive investment strategy is mainly judged by tracking error. If the tracking error is large, it can not provide investors close to the index's income. Based on this, a hierarchical principal component analysis method is proposed in this paper, which uses the investment strategy of completely replicating the index index to build a factor portfolio selection model to minimize tracking error. On this basis, we can control the tracking error of portfolio by changing the number of layering. The empirical results show that, based on the hierarchical principal component analysis proposed in this paper, the tracking errors between samples inside and outside samples are very small, and with the increase of the number of samples, the tracking error outside the sample has been greatly improved.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院;
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F830
【正文快照】： ^ S 指數(shù)跟蹤技術(shù)是被基金公司廣泛應(yīng)用在資產(chǎn)管理上的一種被動(dòng)投資策略,相對(duì)于主動(dòng)投資策略而言,具有投資風(fēng)險(xiǎn)低、管理成本低和長(zhǎng)期有較好收益等優(yōu)點(diǎn),被越來(lái)越多的基金公司所采用。所謂的指數(shù)跟蹤技術(shù)是指通過(guò)購(gòu)買(mǎi)全部或者部分標(biāo)的指數(shù)成份股,來(lái)完全復(fù)制或者部分復(fù)制跟蹤標(biāo)的

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本文編號(hào)：1341934