發(fā)布時間：2018-01-18 04:13

  本文關(guān)鍵詞：股指追蹤實(shí)踐　出處：《復(fù)旦大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 主成分 稀疏主成分 誤差 股指追蹤模型

【摘要】：隨著中國股市的快速發(fā)展和不斷成熟,各項(xiàng)制度正在趨于規(guī)范和完善,加之計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,股指種類逐步豐富,編制方法不斷地完善,股指對于投資的作用顯得更加重要,很多投資者開始根據(jù)某些指數(shù)來進(jìn)行股票的選擇。本文利用稀疏主成分分析的方法對上證綜指及深證綜指所包含的股票進(jìn)行篩選,挑選出相應(yīng)的股票樣本,然后將其應(yīng)用于本文建立的極小化誤差股票預(yù)測模型進(jìn)行求解,得到相應(yīng)的股票追蹤組合。本文采用二次規(guī)劃的方法進(jìn)行指數(shù)追蹤。數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：(1)利用稀疏主成分方法選出的股票具有方便解釋的優(yōu)點(diǎn)；(2)由樣本內(nèi)對指數(shù)極小化誤差得到的股票組合在樣本外有著很好的表現(xiàn)；(3)利用此模型方法,能夠通過較少數(shù)量的股票組合得到比指數(shù)表現(xiàn)更高的收益,給中小投資者提供了更好的投資思路。
[Abstract]:With the rapid development and maturity of China ' s stock market , the system is tending to regulate and perfect the system , and the development of the computer technology . The stock index is gradually enriched and the development of the stock index is more important . The index tracking is carried out by using the method of the sparse principal component analysis .

【學(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F724.5

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本文編號：1439385