股票市場是財富集聚的一個重要來源,同時也存在著巨大風(fēng)險。對投資者來說,在獲得預(yù)期收益的同時更應(yīng)關(guān)注如何有效地規(guī)避風(fēng)險。我國境內(nèi)資本市場已有三千余家上市公司,如何選擇具有投資價值的股票,并構(gòu)造穩(wěn)健投資組合是每一位投資者要考慮的首要問題。本文以滬深300成分股為樣本庫,分行業(yè)選擇反映上市公司經(jīng)營狀況的財務(wù)指標(biāo),利用動態(tài)時間規(guī)整距離度量股票在各指標(biāo)上的相似性,通過構(gòu)造的規(guī)整距離矩陣,用K-Means聚類分析算法,選擇各指標(biāo)均有較好表現(xiàn)的股票構(gòu)建資產(chǎn)池,并對基于均值-CVaR模型確定最優(yōu)投資策略進(jìn)行業(yè)績檢驗。全文共分五部分。引言中介紹了研究背景及意義,綜述了時間序列相似性的度量方法、聚類分析方法和投資組合理論的相關(guān)文獻(xiàn),提出了研究內(nèi)容、研究思路、重點難點及創(chuàng)新點等。第二章梳理了動態(tài)時間規(guī)整算法、有約束的動態(tài)時間規(guī)整算法及聚類分析相關(guān)理論,提出了基于規(guī)整距離的多指標(biāo)動態(tài)時間規(guī)整距離的聚類分析算法。第三章以滬深300成分股為樣本庫,分行業(yè)選擇對股票具有分辨能力的財務(wù)指標(biāo),運用提出的聚類分析算法選擇各行業(yè)中財務(wù)指標(biāo)表現(xiàn)均占優(yōu)的股票類別構(gòu)造資產(chǎn)池。第四章利用均值-CVaR模型求解最優(yōu)投資策略,并以周為... 

【文章來源】：河北師范大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究思路

（周）收益收益VaR CVaR VaR CVaR2017/10/13 0.0394 0.0402 0.0186 0.0296 0.0287 0.05012017/10/20 0.0315 0.0208 0.0201 0.0316 0.0270 0.05152017/10/27 0.0554 0.0607 0.0201 0.0320 0.0270 0.05152017/11/03 0.0087 0.0179 0.0181 0.0346 0.0270 0.05152017/11/10 0.0758 0.0522 0.0183 0.0359 0.0270 0.05152017/11/17 0.0427 0.0553 0.0153 0.0279 0.0270 0.05152017/11/24 -0.0629 -0.0099 0.0157 0.0693 0.0270 0.05152017/12/01 -0.0641 -0.0694 0.0243 0.0610 0.0313 0.08272017/12/08 0.0251 0.0333 0.0256 0.0452 0.0309 0.08332017/12/15 0.0104 -0.0088 0.0255 0.0438 0.0309 0.08332017/12/22 0.0523 0.0466 0.0254 0.0387 0.0309 0.08332017/12/29 0.0168 -0.0295 0.0255 0.0367 0.0318 0.0817表8 投資組合在2017年第四季度的每周幾何收益率投資組合 avg-wgt index-wgt avg-minrisk ind-minrisk HS300收益 10.34% 22.02% 12.79% 24.47% 5.07%

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]結(jié)合小波分析和改進(jìn)型DTW距離的配電網(wǎng)電壓暫降源辨識方法[J]. 儲佳偉,袁曉冬,陳兵,王旭沖,邱海峰,顧偉.  電網(wǎng)技術(shù). 2018(02)
[2]基于動態(tài)時間規(guī)整的面板數(shù)據(jù)聚類方法研究及應(yīng)用[J]. 劉云霞.  統(tǒng)計研究. 2016(11)
[3]一種基于DTW聚類的水文時間序列相似性挖掘方法[J]. 楊艷林,葉楓,呂鑫,余霖,劉璇.  計算機科學(xué). 2016(02)
[4]一種基于DTW的新型股市時間序列相似性度量方法[J]. 馮鈞,陳煥霖,唐志賢,吳德.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2015(01)
[5]基于動態(tài)時間規(guī)整的人體動作識別方法[J]. 傅穎,郭晶云.  電子測量技術(shù). 2014(03)
[6]基于動態(tài)時間規(guī)整的手勢加速度信號識別[J]. 荊雷,馬文君,常丹華.  傳感技術(shù)學(xué)報. 2012(01)
[7]融合網(wǎng)格密度的聚類中心初始化方案[J]. 牛琨,張舒博,陳俊亮.  北京郵電大學(xué)學(xué)報. 2007(02)
[8]基于動態(tài)時間規(guī)整的飛控系統(tǒng)故障診斷[J]. 白志強,唐永哲.  計算機仿真. 2007(01)
[9]動態(tài)時間規(guī)整算法診斷高壓斷路器故障[J]. 王振浩,杜凌艷,李國慶,高樹永.  高電壓技術(shù). 2006(10)
[10]基于均值-標(biāo)準(zhǔn)差的K均值初始聚類中心選取算法[J]. 張文君,顧行發(fā),陳良富,余濤,許華.  遙感學(xué)報. 2006(05)

碩士論文
[1]基于屬性約簡理論的風(fēng)險資產(chǎn)遴選研究[D]. 南夢佳.河北師范大學(xué) 2017
[2]基于DTW和LMNN的多維時間序列相似性分析方法[D]. 沈靜逸.浙江大學(xué) 2017



本文編號：3524907