基于时间加权SVM的指数优化复制模型与实证分析

发布时间：2017-11-15 00:13

  本文关键词：基于时间加权SVM的指数优化复制模型与实证分析

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【摘要】：本文研究了指数型基金管理中最核心的指数追踪问题.依据结构风险最小化思想,首先构造了以追踪误差为基础的损失函数,接着考虑了时间因素对历史追踪误差的影响,采用指数加权的方法将时间因素纳入追踪误差的分析中,利用SVM理论给出了指数复制问题的结构风险的形式,在此基础上构建了各种市场实际约束下最小化结构风险的时间加权SVM的指数优化复制模型,最后利用OR-Library中的5个市场指数历史数据进行了实证检验.结果表明本文提出的时间加权SVM模型能够显著提高样本外的追踪效果.同时使得追踪组合的鲁棒性有明显的改善,从而表明本文提出的时间加权SVM指数复制模型具有较高的理论和应用价值.
【作者单位】： 西安交通大学公共政策与管理学院;西安交通大学经济与金融学院;西安交通大学数学与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金(71171158) 教育部人文社会科学研究项目(10YJCZH043,09XJAZH005) 教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-10-0646)
【分类号】：F830.91;F224
【正文快照】： i引言指数复制(也称指数追踪)是指利用资本市场上若干个金融资产的组合来追踪市场上某一指数的表现,例如用若干只股票的组合追踪某个股票指数.由于指数追踪技术是指数型基金管理领域的核心技术,追踪效果的优劣和基金管理成本的大小通常作为基金管理水平的评价指标,因此研究具

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