基于譜映射的非線性Sharpe模型及其在基金投資風格識別中的應用
發(fā)布時間:2018-02-26 15:34
本文關鍵詞: 譜映射 非線性Sharpe模型 基金投資風格 識別 出處:《系統(tǒng)管理學報》2017年04期 論文類型:期刊論文
【摘要】:由于金融時間序列具有非線性的特點,經(jīng)典的Sharpe模型難以全面、準確地描述經(jīng)濟變量之間的關系。為此,提出了基于譜映射的非線性Sharpe模型。譜映射的核心思想來源于經(jīng)典的譜圖理論。譜映射借助由數(shù)據(jù)集導出的一些特殊矩陣的部分特征向量,將該數(shù)據(jù)集投影至高維空間。在投影后的高維空間,數(shù)據(jù)集的有些性質(zhì)得到改進,如原空間中線性不可分的數(shù)據(jù)集在高維空間線性可分;谧V映射的非線性Sharpe模型,利用譜映射將基金收益率數(shù)據(jù)和風格指數(shù)收益率數(shù)據(jù)投影至高維空間,在高維空間利用經(jīng)典Sharpe模型識別各基金的投資風格。利用基于譜映射的非線性Sharpe模型分析了部分開放式基金的投資風格。實驗結(jié)果表明,本文提出的基于譜映射的非線性Sharpe模型的性能優(yōu)于在原數(shù)據(jù)集上直接利用經(jīng)典Sharpe模型得到的結(jié)果。
[Abstract]:Because of the nonlinear character of financial time series, the classical Sharpe model is difficult to describe the relationship between economic variables comprehensively and accurately. A nonlinear Sharpe model based on spectral mapping is proposed. The core idea of spectral mapping is derived from classical spectral map theory. Spectral mapping is based on some characteristic vectors of some special matrices derived from data sets. Some properties of the data set are improved in the projected high-dimensional space, such as the linear separable data set in the original space is linearly separable in the high-dimensional space. The nonlinear Sharpe model based on spectral mapping is proposed. Using spectral mapping, the data of return rate of funds and the data of return rate of style index are projected to high dimensional space. In high-dimensional space, the classical Sharpe model is used to identify the investment styles of various funds, and the nonlinear Sharpe model based on spectral mapping is used to analyze the investment styles of some open-end funds. The experimental results show that, The performance of the proposed nonlinear Sharpe model based on spectral mapping is better than that obtained by using the classical Sharpe model directly on the original data set.
【作者單位】: 內(nèi)蒙古大學經(jīng)濟管理學院;中國科學院數(shù)學與系統(tǒng)科學研究院;大連理工大學管理與經(jīng)濟學部;
【基金】:國家自然科學基金資助項目(71171030,61463039) 中國博士后基金資助項目(2015M581192) 內(nèi)蒙古自然科學基金資助項目(2014BS0706)
【分類號】:F830.91
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2 余U,
本文編號:1538615
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