有效因子综合偏好强度与CVaR整合优化模型
发布时间:2022-07-11 14:02
本文从股票多维特征因子中选择有效因子,融合形成最大化有效因子综合偏好强度(IPS)的附加理性,构建并验证IPS-均值-CVaR投资组合优化模型。基于沪深300股2006~2015年数据分析显示:(1)有效因子IPS投资组合优越于单因子投资组合;(2)IPS方法相较于因子打分法,具有更优的多维数据整合功效;(3)IPS-均值-CVaR投资组合优化模型相对于均值-CVaR模型具有更优越的资产选择能力,也拓展了投资组合模型的多维数据处理能力和适用性。
【文章页数】:7 页
【文章目录】:
0 引言
1 方法与模型构建
1.1 有效因子及其检验步骤
1.2 有效因子综合偏好强度
1.3 IPS-均值-CVaR投资组合优化模型
2 沪深300有效因子的选择
2.1 样本及候选因子
2.2 因子有效性检验结果
3 模型应用结果与讨论
3.1 IPS投资组合比单因子组合表现优越
3.2 IPS方法相对于因子打分法的优越性
3.3 IPS-均值-CVaR模型的优越性
4 结论
本文编号:3658293
【文章页数】:7 页
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0 引言
1 方法与模型构建
1.1 有效因子及其检验步骤
1.2 有效因子综合偏好强度
1.3 IPS-均值-CVaR投资组合优化模型
2 沪深300有效因子的选择
2.1 样本及候选因子
2.2 因子有效性检验结果
3 模型应用结果与讨论
3.1 IPS投资组合比单因子组合表现优越
3.2 IPS方法相对于因子打分法的优越性
3.3 IPS-均值-CVaR模型的优越性
4 结论
本文编号:3658293
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