含景气参数的非负lasso改进算法及其在指数跟踪中的应用

发布时间：2018-03-15 22:02

  本文选题：非负lasso　切入点：市场景气　出处：《统计与信息论坛》2015年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：以lasso算法为模型基础,在中国市场不允许做空的条件下,改进非负lasso算法,将市场景气因素应用到模型中,得到含景气参数的超额收益与跟踪误差的平衡模型。以上证180指数为投资标的,模拟熊市和牛市投资状态下的指数跟踪。在牛市时,设定景气参数为0,最小化跟踪误差以获取市场平均收益;熊市时,跟踪组合对超额收益的获取表现出了明显的优势,同时在熊市获取超额收益需要承担更大风险。用含景气参数的非负lasso算法跟踪指数,为业界提供了一种新的指数跟踪方法。
[Abstract]:Model based on lasso algorithm, short is not allowed in the Chinese market conditions, the improved non negative lasso algorithm will be applied to market factors in the model, equilibrium model to obtain the excess returns and the tracking error with boom parameters. With the SSE 180 Index for investment targets, simulation bear market and bull market condition index investment tracking. In the bull market, set the parameters for the 0 boom, minimizing the tracking error to obtain the average market returns; bear market, obtain excess returns on portfolio tracking showed obvious advantages, at the same time in the bear market to obtain excess returns need to take greater risks. With nonnegative lasso algorithm with parameters of boom index tracking, provide a new index tracking method for the industry.

【作者单位】： 中央财经大学统计与数学学院;
【基金】：中央财经大学研究生科研创新基金项目《含市场景气因子的双参数非负lasso算法的指数跟踪技术:方法与应用研究》(201407)
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1617000