一种基于规则化方法的最优稀疏指数追踪模型设计
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.
规则化方法、指数追踪模型、模型一致性、变量选取、BIC准则
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F224.0(经济计算、经济数学方法)
国家自然科学基金;新世纪优秀人才支持计划;中央财经大学青年科研创新团队项目第二批;中央财经大学学科建设工程"项目
2016-05-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
145-160
