本文關(guān)鍵詞： 資產(chǎn)選擇 投資組合策略 均值-方差 均值-CVaR　出處：《中國(guó)科學(xué)院大學(xué)學(xué)報(bào)》2015年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：Lars-Lasso回歸算法是近年來(lái)統(tǒng)計(jì)選元的一個(gè)新興方法.針對(duì)資產(chǎn)數(shù)量眾多的投資市場(chǎng),本文將Lars-Lasso方法運(yùn)用到資產(chǎn)配置的第一步資產(chǎn)選擇中,針對(duì)已選擇的小數(shù)量資產(chǎn)進(jìn)行資產(chǎn)組合配置.對(duì)中國(guó)滬深股市股票進(jìn)行實(shí)證分析.結(jié)果證明,在Lasso選元下得到的投資組合總體表現(xiàn)優(yōu)于市場(chǎng)指數(shù).
[Abstract]:Lars-Lasso regression algorithm is a new method of statistical element selection in recent years. In view of the investment market with a large number of assets, this paper applies the Lars-Lasso method to the first step of asset selection in asset allocation. Based on the portfolio allocation of selected small amount of assets, this paper makes an empirical analysis on the stock market of China's Shanghai and Shenzhen stock markets. The results show that the overall performance of the portfolio under the Lasso selection is better than that of the market index.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;中科院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(11371354)資助
【分類號(hào)】：F224;F832.51

【共引文獻(xiàn)】

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