本文關(guān)鍵詞：基于EV模型的結(jié)合粒子群變量選擇算法研究

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【摘要】：由于我國(guó)股票指數(shù)、股指期貨市場(chǎng)的快速發(fā)展,利用股指期貨與其標(biāo)的物股指的相關(guān)性進(jìn)行套利的機(jī)會(huì)越來(lái)越多,也是最近我國(guó)證券市場(chǎng)量化領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和重點(diǎn)。目前出現(xiàn)了很多利用期指和其標(biāo)的成分股套利的方法,并在市場(chǎng)實(shí)盤(pán)中取得了十分可觀的成績(jī)。股票指數(shù)是反映市場(chǎng)整體特征的指標(biāo),是通過(guò)一定數(shù)量的股票進(jìn)行合成,屬于高維數(shù)據(jù),在利用其成分股與股指期貨進(jìn)行套利時(shí),傳統(tǒng)的回歸模型在實(shí)際操作上具有很多的劣勢(shì),而通過(guò)變量選擇模型去篩選指數(shù)成分股股票合成一個(gè)與期指走勢(shì)具有很好相關(guān)性但成分股更少的新指數(shù),不僅能減少持有的股指成分股數(shù)量,降低交易中滑價(jià)成本,避免統(tǒng)計(jì)學(xué)中的維數(shù)災(zāi)難問(wèn)題,同時(shí)在股票期貨市場(chǎng)的實(shí)際交易操作中也更加的方便：由于實(shí)際中的數(shù)據(jù)存在著一定的測(cè)量誤差,造成統(tǒng)計(jì)模型中的數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)并非完全等價(jià),如果忽視這一因素,估計(jì)出的參數(shù)會(huì)出現(xiàn)有偏,不相合等問(wèn)題。為更有效解決金融量化領(lǐng)域中的實(shí)際問(wèn)題,本文引入EV模型(Errors in variables),并結(jié)合粒子群(PSO)變量選擇算法進(jìn)行參數(shù)的估計(jì)�？紤]到傳統(tǒng)線性模型中Lasso、Adaptive Lasso變量選擇方法具有良好的表現(xiàn),本文模型分別結(jié)合了Lasso、Adaptive Lasso模型的懲罰函數(shù)估計(jì)參數(shù)。通過(guò)數(shù)值模擬分析該模型參數(shù)估計(jì)的效果,并與不考慮測(cè)量誤差估計(jì)模型的效果進(jìn)行對(duì)比。最后利用上證50、滬深300股指期貨與其成分股數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,將EV模型的粒子群變量選擇算法效果與不考慮觀測(cè)值測(cè)量誤差變量選擇方法效果進(jìn)行比較與分析,說(shuō)明本文提出模型的有效性。該算法不但解決了傳統(tǒng)變量選擇方法在自變量帶約束條件下EV模型不再適用的問(wèn)題,更具有實(shí)際應(yīng)用的價(jià)值,同時(shí)在變量選擇過(guò)程中具有精度高、收斂快的特點(diǎn)。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O212.1

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1175900