本文選題：積極指數(shù)化投資　切入點(diǎn)：關(guān)鍵因素?cái)M合　出處：《統(tǒng)計(jì)與決策》2012年12期

【摘要】：文章針對(duì)現(xiàn)有指數(shù)化投資組合方法多使用經(jīng)驗(yàn)最小化原則來(lái)分析跟蹤誤差,致使跟蹤效果較差的現(xiàn)狀,利用基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的支持向量機(jī)進(jìn)行指數(shù)化投資組合的構(gòu)建,提高投資組合的樣本外跟蹤效果。同時(shí),又利用關(guān)鍵因素?cái)M合方法進(jìn)行投資組合前期的成分股票選擇,以有效捕捉目標(biāo)指數(shù)波動(dòng)中的高頻因素,增強(qiáng)投資組合把握目標(biāo)指數(shù)動(dòng)態(tài)特性的能力。實(shí)證分析表明,這種基于支持向量機(jī)的關(guān)鍵因素?cái)M合指數(shù)化投資方法在模型魯棒性和指數(shù)跟蹤誤差方面都具有良好的表現(xiàn)。
[Abstract]:Aiming at the fact that the existing indexed portfolio methods often use the principle of empirical minimization to analyze the tracking error and the tracking effect is poor, the support vector machine based on the principle of structural risk minimization is used to construct the indexed portfolio. At the same time, the key factor fitting method is used to select the component stock in the early stage of the portfolio, in order to effectively capture the high frequency factors in the target index fluctuation. The empirical analysis shows that this key factor fitting exponential investment method based on support vector machine has good performance in both model robustness and index tracking error.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;山東科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理系;山東科技大學(xué)金融工程研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70971079)
【分類號(hào)】：F830.59;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1667349