發(fā)布時(shí)間：2021-08-12 11:28

  主成分分析(PCA)是一種廣泛用于數(shù)據(jù)降維問(wèn)題的分析方法。但是,由于PCA得到的主成分均為所有原始變量的線性組合,造成了主成分的解釋往往比較困難。本文介紹了一種新的方法即稀疏性主成分分析(SPCA),并將其應(yīng)用于股票的投資組合�；谀壳皼](méi)有學(xué)者利用SPCA構(gòu)建投資組合,所以本文擴(kuò)展了該部分的研究,利用SPCA構(gòu)建投資組合模型并進(jìn)行了實(shí)證分析。 首先,本文介紹了SPCA的基本思想和相關(guān)理論,給出了三種基于不同理論的稀疏主成分算法。然后,根據(jù)觀測(cè)個(gè)數(shù)不小于和小于股票數(shù)目?jī)煞N情形,利用不同的稀疏主成分算法構(gòu)建了股票投資組合模型。為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷目尚行?在實(shí)證部分,本文從上證A股中選取了871只股票共52天的周收盤(pán)價(jià),并且按照官方分類標(biāo)準(zhǔn)將其分為5個(gè)行業(yè)：工業(yè)、商業(yè)、地產(chǎn)、公用、綜合。接著,利用建立的模型構(gòu)建了各行業(yè)的投資組合,同時(shí)確定了相應(yīng)的投資比例。為了比較稀疏主成分下組合的收益,本文還構(gòu)建了基于PCA的投資組合,計(jì)算了兩種方法下各行業(yè)組合的日收益率、總收益率、方差并作圖進(jìn)行了對(duì)比分析。結(jié)果表明SPCA下的總收益率均優(yōu)于PCA,同時(shí),方差即波動(dòng)也都更小。最后得出,各行業(yè)組合在SPCA下的收益更高,波動(dòng)更小,從而說(shuō)明了SPCA在股票投資組合中的有效性。
【學(xué)位授予單位】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F224;F830.91

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1658092