基金业绩分析——基于有向学习网络的研究

摘要：

本文使用LASSO算法构建了基于基金持股数据的基金间动态学习网络,将基金研究中传统的无向网络扩展为有向网络,并检验了正向学习与反向学习两种不同的学习模式(信息利用方式)对基金业绩的影响,进而探讨了其背后的经济含义.实证结果表明:当基金作为被学习者(信息被观测方)时,被正向学习会显著提高其业绩,被反向学习会显著降低其业绩;当基金作为主动学习者(信息观测方)时,无论是正向学习还是反向学习均不会对其业绩造成显著影响;对基金学习动机的分析表明,基金参与学习是为了提升相对自己上期的业绩、防止业绩倒退,且反向学习相对更加有效.本文分析了信息传递方向、信息利用方式对基金业绩的影响,为如何将统计学习方法应用于金融问题的分析提供了一个新的视角.

关键词：LASSO;基金业绩;学习网络

所属期刊栏目：38

分类号：F222.3(经济计算、经济数学方法)

资助基金：国家自然科学基金面上项目"信息扩散对资产定价与投资者行为的影响机制研究:基于复杂网络结构的视角"71873110

在线出版日期：2021-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：30-44