基于iSPCA的股票指数跟踪研究

发布时间：2020-07-01 02:03

【摘要】：随着中国股市的快速发展和日益成熟,股票指数种类愈来愈多,各种编制方法也日益完善,越来越多的个人投资者和投资机构开始尝试进行股票指数投资。股票市场瞬息万变、阴晴不定,在这种环境下如何寻找一种表现好的指数跟踪方法来构造出理想的股票投资组合,有效追踪标的指数,有着很重要的研究意义和经济价值。传统的股票指数跟踪方法在进行股票投资组合的选择时都大多采用部分复制成分股比例,或者按市值排名来选取出股票投资组合,这些方法在选择股票投资组合时都只是利用了现时的指数数据与股市情况,而并没有考虑到标的指数及其成分股的历史信息。本文将选中的股票指数与成分股收益率分别分为了样本内区间与样本外区间,提出利用整合下的稀疏主成分和稀疏主成分方法来提取出能涵盖大部分成分股信息的主成分,选取在这些主成分当中影响力较大的若干支股票组成投资组合,然后计算出最优的跟踪误差及股票权重配比,进行分析比较。结果发现,在样本内区间随着选取的投资股票数目增加,跟踪误差基本逐步减少,并且减少呈现放缓趋势,稀疏主成分方法能够取得比较理想的跟踪效果,且能够与市场上沪深300指数同类基金产品的跟踪误差持平。在样本外区间,整合的稀疏主成分分析效果优于稀疏主成分分析,跟踪水平接近于市场部分基金产品,并且其持股数远低于市场同类基金产品,具有一定的可解释性和稀疏性,可以在投资组合选择问题上为中小投资者提供一定的思路。
【学位授予单位】：厦门大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F832.5
【图文】：

本文还需要利用跟踪误差标准差来对三种不同方法下分别选１２０、１６０支股票的跟踪组合进行效果分析。图１绘制出了跟踪的散点图。其中，不同颜色对应不同股票数量，不同散点形状分法，具体设置参见图例。从图１中可以看到，对于样本内区间数在选取１６０支股票作为跟踪组合时的整体跟踪标准差最小，效果入ｓｉｇｎ惩罚项和加入ｍａｇｎｉｔｕｄｅ惩罚项的整合稀疏主成分方法，个“Ｖ”字形，也就是说，在２０１４年，跟踪标准差下降，而又在特别是加入ｓｉｇｎ约束项的ｉＳＰＣＡ方法，在２０１５年，当只选取３０误差相较于前年基本上增加了接近２００％。这意味着在ｉＳＰＣＡ方可能会带来年份之间跟踪标准差不平稳的问题，也在某种程度上样本内数据２０１５年的跟踪效果不如ＳＰＣＡ理想。逡逑

，１２０１６０逡逑股票显示出更加好的投资效果与更少的交易成本。逡逑根据以上分析，可以考虑对于样本外区间采用方案：加入ｓｉｇｎ惩罚约束项的逡逑合稀疏主成分分析一１２０支股票跟踪组合，加入ｍａｇｎｉｔｕｄｅ惩罚约束项的整合逡逑疏主成分分析一邋１６０支股票跟踪组合，稀疏主成分方法一邋１６０支股票跟踪组合，逡逑作为比较理想的跟踪组合，再一次在Ｒｓｔｕｄｉｏ中计算出２０１５年１１月１日至１２逡逑３１日之间４４个有效交易日中的收益率偏差，最终绘制成图２中的散点图。其逡逑，沪深３００指数因为其日收益率之差保持为０，所以一直稳定在横轴上，这里逡逑用的日收益率是根据公式：逡逑股票日收益率，！日＾）＝ｌｎ逡逑前一日收盘价邋Ｐ，＿｛逡逑算之后进行了标准化处理的近似股票日收益率。逡逑

【参考文献】

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1 黄U

本文编号：2736138