【摘要】： 指數(shù)復(fù)制常用的三種方式有：完全復(fù)制法、優(yōu)化復(fù)制法和抽樣復(fù)制法。本文研究的重點(diǎn)就是比較這三種方法的優(yōu)劣,用目前市場(chǎng)最具代表性的指數(shù)-滬深300指數(shù)作實(shí)證檢驗(yàn),并得到相應(yīng)的結(jié)論。首先,本文總結(jié)了前人在指數(shù)復(fù)制模型方面的研究,并重點(diǎn)介紹了幾種常用的優(yōu)化和抽樣方法。在優(yōu)化方法上,根據(jù)優(yōu)化函數(shù)和優(yōu)化策略的不同,介紹了三種優(yōu)化方法；在抽樣方法上,根據(jù)抽樣思想的不同,介紹了四種抽樣方法。在實(shí)證階段,對(duì)于非完全復(fù)制法,本文采用最小化二次規(guī)劃模型下的跟蹤誤差為目標(biāo)函數(shù),選用行業(yè)分層抽樣法,考慮個(gè)股集中度、調(diào)整成本和個(gè)股的最低持有量等約束條件進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)對(duì)樣本外5日、10日、30日及到指數(shù)下次調(diào)樣日數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤效果檢驗(yàn),得到以下結(jié)論：從復(fù)制精度上看,完全復(fù)制法復(fù)制效果最好,優(yōu)化復(fù)制法次之,抽樣復(fù)制法最差；從調(diào)整成本上看,完全復(fù)制法調(diào)整成本最高,其次是優(yōu)化復(fù)制法,抽樣復(fù)制法最小。本文的創(chuàng)新之處在于考慮到股票和指數(shù)收益率序列的異方差性,通過(guò)EWMA模型改進(jìn)優(yōu)化算法,為歷史的觀測(cè)值賦予幾何級(jí)數(shù)的權(quán)重,即最近的觀測(cè)值賦予較大的權(quán)重,較遠(yuǎn)的觀測(cè)值賦予較小的權(quán)重。通過(guò)實(shí)證,得到以下結(jié)論：相比一般模型的優(yōu)化算法,EWMA模型在復(fù)制精度上有明顯改進(jìn),但調(diào)整成本卻并未隨之有顯著增加,說(shuō)明EWMA模型在指數(shù)優(yōu)化問(wèn)題上的改進(jìn)是有效的。
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F830.9

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 張艷昌;基于信息論的時(shí)間序列聚類(lèi)算法研究及應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2011年

本文編號(hào)：2745618