基于资产选择的投资组合模型与中国股市实证检验

发布时间：2018-02-25 04:16

  本文关键词： 资产选择 投资组合策略 均值-方差 均值-CVaR　出处：《中国科学院大学学报》2015年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：Lars-Lasso回归算法是近年来统计选元的一个新兴方法.针对资产数量众多的投资市场,本文将Lars-Lasso方法运用到资产配置的第一步资产选择中,针对已选择的小数量资产进行资产组合配置.对中国沪深股市股票进行实证分析.结果证明,在Lasso选元下得到的投资组合总体表现优于市场指数.
[Abstract]:Lars-Lasso regression algorithm is a new method of statistical element selection in recent years. In view of the investment market with a large number of assets, this paper applies the Lars-Lasso method to the first step of asset selection in asset allocation. Based on the portfolio allocation of selected small amount of assets, this paper makes an empirical analysis on the stock market of China's Shanghai and Shenzhen stock markets. The results show that the overall performance of the portfolio under the Lasso selection is better than that of the market index.
【作者单位】： 中国科学院大学数学科学学院;中科院数学与系统科学研究院;
【基金】：国家自然科学基金(11371354)资助
【分类号】：F224;F832.51

【共引文献】

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本文编号：1532969