本文選題：非負(fù)lasso　切入點(diǎn)：市場(chǎng)景氣　出處：《統(tǒng)計(jì)與信息論壇》2015年07期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：以lasso算法為模型基礎(chǔ),在中國(guó)市場(chǎng)不允許做空的條件下,改進(jìn)非負(fù)lasso算法,將市場(chǎng)景氣因素應(yīng)用到模型中,得到含景氣參數(shù)的超額收益與跟蹤誤差的平衡模型。以上證180指數(shù)為投資標(biāo)的,模擬熊市和牛市投資狀態(tài)下的指數(shù)跟蹤。在牛市時(shí),設(shè)定景氣參數(shù)為0,最小化跟蹤誤差以獲取市場(chǎng)平均收益;熊市時(shí),跟蹤組合對(duì)超額收益的獲取表現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢(shì),同時(shí)在熊市獲取超額收益需要承擔(dān)更大風(fēng)險(xiǎn)。用含景氣參數(shù)的非負(fù)lasso算法跟蹤指數(shù),為業(yè)界提供了一種新的指數(shù)跟蹤方法。
[Abstract]:Model based on lasso algorithm, short is not allowed in the Chinese market conditions, the improved non negative lasso algorithm will be applied to market factors in the model, equilibrium model to obtain the excess returns and the tracking error with boom parameters. With the SSE 180 Index for investment targets, simulation bear market and bull market condition index investment tracking. In the bull market, set the parameters for the 0 boom, minimizing the tracking error to obtain the average market returns; bear market, obtain excess returns on portfolio tracking showed obvious advantages, at the same time in the bear market to obtain excess returns need to take greater risks. With nonnegative lasso algorithm with parameters of boom index tracking, provide a new index tracking method for the industry.

【作者單位】： 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院;
【基金】：中央財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生科研創(chuàng)新基金項(xiàng)目《含市場(chǎng)景氣因子的雙參數(shù)非負(fù)lasso算法的指數(shù)跟蹤技術(shù):方法與應(yīng)用研究》(201407)
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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7 楊U，

本文編號(hào)：1617000