一种基于规则化方法的最优稀疏指数追踪模型设计

发布时间：2017-09-23 20:01

  本文关键词：一种基于规则化方法的最优稀疏指数追踪模型设计

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【摘要】：本文将目前流行的规则化方法加入到传统指数追踪模型中,得到若干种稀疏而且稳定的资产组合,用于复制指数的收益率,并构建样本内外预测、模型一致性、资产组合稀疏性和BIC准则进行模型效果评价。基于对上证综指、沪深300指数和中证500指数的实证发现:图结构约束可以提升模型的样本外预测能力、模型一致性和资产组合稀疏性;ITM-adaL1在资产组合稀疏性上表现远好于其他模型;结合三种指数追踪,含有自适应L1罚函数以及图结构约束的指数追踪模型总体表现优于其他模型。本文的研究方法和结果对指数型基金管理公司、个人和投资机构者有较为重要的实际意义。
【作者单位】： 中央财经大学统计与数学学院;中国人民大学国际货币研究所;对外经济贸易大学统计学院;
【关键词】： 规则化方法 指数追踪模型 模型一致性 变量选取 BIC准则
【基金】：国家自然科学基金面上项目“货币总量转向信用总量:全球虚拟经济与实体经济背离机理与宏观政策应对”(71473279) 2013年度教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-13-1055) 中央财经大学第二批青年科研创新团队项目,中央财经大学学科建设“211”经费的资助
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 引言与文献综述指数追踪是基金管理中一项重要的投资策略,在金融产品设计和风险管理中有着核心的作用。指数追踪的目的是购买一组资产以复制市场指数的收益率,从包含的复制标的资产数量上看,操作策略有两种,一种是完全复制方法,即购买指数中包含的所有资产;另一种是不完全复制

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本文编号：907167