基于神经网络技术的指数跟踪方法

发布时间：2018-06-16 14:24

  本文选题：指数跟踪 + 跟踪误差　； 参考：《统计与决策》2011年23期

【摘要】：文章应用神经网络技术改进指数跟踪组合的资产配置结构,从而提高了指数跟踪业绩。实证结果表明,不论从累计收益率还是从跟踪误差的角度看,神经网络技术确定的指数跟踪组合的业绩比已有文献给出的指数跟踪方法更好,表明基于神经网络技术的指数跟踪方法是一种处理指数跟踪问题的好方法。
[Abstract]:In this paper, neural network technology is used to improve the asset allocation structure of index tracking portfolio, thus improving the performance of index tracking. The empirical results show that the performance of the index tracking portfolio determined by neural network technology is better than that of the index tracking method given in the literature, both from the point of view of cumulative return rate and tracking error. It is shown that the exponential tracking method based on neural network is a good method to deal with the problem of exponential tracking.
【作者单位】： 西南财经大学统计学院;
【基金】：教育部人文社会科学研究资助项目(09YJC790218)
【分类号】：F830.91;TP183

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

1 龚哲君,肖文韬;证券投资组合问题的人工神经网络求解[J];武汉化工学院学报;2003年01期

【共引文献】

相关期刊论文 前3条

1 李俭富;马永开;曾勇;;指数跟踪研究评述[J];当代经济管理;2005年06期

2 陈伟忠,李健飞,陈春锋;指数优化复制中的流动性改进——基于上证180指数的实证研究[J];系统工程;2005年02期

3 蔡乙萍;万力;范旭东;;各种指数基金模型的实证比较分析[J];数量经济技术经济研究;2006年10期

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1 马骥;指数化投资[D];吉林大学;2004年

2 邵桂华;体育教学的自组织观[D];南京师范大学;2004年

3 黄颖利;衍生金融工具风险信息实时披露与预警研究[D];东北林业大学;2005年

4 赵伟;金融机构资产负债管理模型和运用的新发展[D];武汉大学;2005年

5 李俭富;基于我国证券市场的指数跟踪管理方法及应用研究[D];电子科技大学;2006年

6 王石;中国金融衍生品研究与中国期货市场实践[D];吉林大学;2006年

相关硕士学位论文 前5条

1 李军;数据挖掘方法及其在上市公司中的应用研究[D];湖南大学;2004年

2 范旭东;跟踪误差与优化指数投资策略[D];西南财经大学;2006年

3 杨U，

本文编号：2026998