基于改进相关系数聚类法的股票投资组合研究

发布时间：2018-11-06 12:09

【摘要】：本文运用改进的相关系数法对股票收益波动时间序列相关性进行匹配,聚类,从而优化了股票投资组合选择的方法。在此基础上,通过对沪市A股的120支股票收益率进行拟合,证明了在哈里?马柯威茨证券组合评价标准下,使用该种股票投资组合选择方法,可以获得同等收益水平下,更低风险的股票投资组合,从而为投资者选择合理的股票投资组合提供了可能的方法。
[Abstract]:In this paper, the improved correlation coefficient method is used to match and cluster the correlation of stock return volatility time series, thus optimizing the method of stock portfolio selection. On this basis, by fitting the return rate of 120 A-shares in Shanghai stock market, the paper proves that the stock market in Harry? Under the Markowitz portfolio evaluation criteria, using this stock portfolio selection method, you can get a lower risk stock portfolio at the same return level. Thus, it provides a possible method for investors to choose a reasonable stock portfolio.
【作者单位】： 中国人民大学商学院;
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

相关博士学位论文 前2条

1 管河山;金融多元时间序列挖掘方法研究与应用[D];厦门大学;2008年

2 李俊奎;时间序列相似性问题研究[D];华中科技大学;2008年

【共引文献】

相关期刊论文 前7条

1 王佳林;王斌;杨晓春;;面向不确定时间序列的分类方法[J];计算机研究与发展;2011年S3期

2 李正欣;张凤鸣;李俊奎;张晓丰;;DTW提前终止率的估算方法研究[J];计算机科学;2012年05期

3 朱仕村;张宇峰;张立涛;朱晓文;胡云辉;;面向长大桥梁结构健康监测物联网的云计算[J];现代交通技术;2011年01期

4 刘芬;郭躬德;;基于符号化聚合近似的时间序列相似性复合度量方法[J];计算机应用;2013年01期

5 李海林;郭崇慧;;时间序列数据挖掘中特征表示与相似性度量研究综述[J];计算机应用研究;2013年05期

6 曹丹阳;孙宁;马楠;刘永彬;;面向噪声数据的时间序列相似性搜索研究[J];计算机工程与设计;2012年09期

7 李颖宏;刘乐敏;王玉全;;基于组合预测模型的短时交通流预测[J];交通运输系统工程与信息;2013年02期

相关博士学位论文 前6条

1 张崇明;无线传感器网络中的数据异常检测和数据质量问题研究[D];复旦大学;2010年

2 邢小军;区域发展中的能源约束问题研究[D];南京航空航天大学;2010年

3 张可;矩阵型灰色关联分析建模技术研究[D];南京航空航天大学;2010年

4 董丁稳;基于安全监控系统实测数据的瓦斯浓度预测预警研究[D];西安科技大学;2012年

5 郭洪伟;消费者信心指数的研究[D];首都经济贸易大学;2012年

6 李海林;时间序列数据挖掘中的特征表示与相似性度量方法研究[D];大连理工大学;2012年

相关硕士学位论文 前10条

1 汤雪;时间序列线性表示方法及其相似性度量算法研究[D];山东科技大学;2010年

2 刘瑛慧;基于粗糙集理论的数据挖掘技术在时序信号分析系统中的应用[D];大连交通大学;2010年

3 张文博;基于混沌动力学的黄金价格时序研究[D];兰州大学;2011年

4 付芳萍;基于信息熵及粒子群优化算法的模糊时间序列预测模型研究[D];昆明理工大学;2011年

5 左彦飞;不确定时间序列的相似性匹配问题研究[D];东华大学;2012年

6 孙玉玮;基于层次分析模型的同调机组识别方法研究[D];华北电力大学;2012年

7 张英杰;基于时间序列分析的隧道传感器数据预测研究[D];西安电子科技大学;2011年

8 周志强;基于时间序列分析的隧道通风控制研究[D];西安电子科技大学;2011年

9 吴红花;不确定性时间序列相似匹配过程中的关键问题研究[D];东华大学;2013年

10 刘乐敏;城市主干道短时交通流预测研究[D];北方工业大学;2013年

【二级参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 周丽华,尤卫红;基于多元时间序列的Kn近邻预测模型[J];成都气象学院学报;1999年01期

2 田峰;分形时间序列分析法在金融学中的应用[J];东北财经大学学报;2005年04期

3 李胜歌;张世英;;基于金融高频数据波动率计算方法的比较研究[J];中国地质大学学报(社会科学版);2008年01期

4 周志杰,胡昌华,韩晓霞;基于非平稳时间序列的陀螺漂移性能建模与预测方法研究[J];电光与控制;2005年03期

5 余世银,乐嘉锦,张 侃;数据挖掘可视化研究[J];东华大学学报(自然科学版);2001年02期

6 吴微,陈维强,刘波;用BP神经网络预测股票市场涨跌[J];大连理工大学学报;2001年01期

7 滕虎,王永胜,姚平经;时间序列神经网络动态建模研究[J];大连理工大学学报;2002年02期

8 李斌,谭立湘,章劲松,庄镇泉;面向数据挖掘的时间序列符号化方法研究[J];电路与系统学报;2000年02期

9 张鸿宾,孙广煜;近邻法参考样本集的最优选择[J];电子学报;2000年11期

10 董晓莉;顾成奎;王正欧;;基于形态的时间序列相似性度量研究[J];电子与信息学报;2007年05期

相关博士学位论文 前4条

1 黄后川;中国股票市场波动率的高频估计、特性与预测[D];厦门大学;2002年

2 王达;时间序列数据挖掘研究与应用[D];浙江大学;2004年

3 陈晓云;文本挖掘若干关键技术研究[D];复旦大学;2005年

4 黄超;基于特征分析的金融时间序列挖掘若干关键问题研究[D];复旦大学;2005年

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1 胡明;基于时间序列分析方法的中国股市预测性研究[D];福州大学;2003年

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本文编号：2314219