指数跟踪投资组合与多信息下指数可预测性——基于Adaptive LASSO和ARIMA-ANN方法

发布时间：2017-08-16 13:26

  本文关键词：指数跟踪投资组合与多信息下指数可预测性——基于Adaptive LASSO和ARIMA-ANN方法

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【摘要】：我国证券市场的可预测性与有效性一直是学术界和业界关注的问题。本文使用自适应套索(adaptive LASSO)方法构造稀疏的投资组合,即选择部分股票构造组合,使得该组合对指数的复制效果良好。此外,在组合具有相当代表性的前提下,其应对指数的未来趋势具有一定的预测性。考虑包含开盘价、收盘价、最高价、最低价在内多信息ARIMA-ANN预测,并对沪深300指数进行实证分析,结果表明,该组合的历史信息包含相当意义上的指数收益率的信息,即股票指数在一定程度上可预测,同时对我国股票市场有效性产生质疑。
【作者单位】： 上海财经大学统计与管理学院;中国科学院数学与系统科学研究院;
【关键词】： 可预测性 自适应套索方法 指数分解预测 人工神经网络 有效市场
【基金】：国家自然科学基金重点资助项目(71331006);国家自然科学基金资助项目(71271128);国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目(11021161) 国家数学与交叉科学中心项目 上海市重点学科项目 银兴经济研究基金资助项目(2013) 上海财经大学研究生科研创新基金资助项目(CXJJ-2013-473)
【分类号】：F832.51;F224
【正文快照】： 1引言金融证券价格是现代金融经济学的核心。证券的价格变动,不仅仅影响着投资人的收益,更是通过影响着社会总融资成本和社会总投资收益率,影响金融资源的合理配置,从而直接影响到国民经济的发展。金融市场的有效性体现出证券真正的价值被发现,体现出投资者和融资者双方意愿的

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 胡杉杉,党佳瑞,蓝柏雄;中国证券市场的可预测性研究[J];财经科学;2001年03期

2 刘红忠;何文忠;;中国股票市场上的“隔夜效应”和“午间效应”研究[J];金融研究;2012年02期

3 刘睿智;杜n，

本文编号：683558