本文關(guān)鍵詞：基于EV模型的結(jié)合粒子群變量選擇算法研究

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【摘要】：由于我國股票指數(shù)、股指期貨市場的快速發(fā)展,利用股指期貨與其標的物股指的相關(guān)性進行套利的機會越來越多,也是最近我國證券市場量化領(lǐng)域研究的熱點和重點。目前出現(xiàn)了很多利用期指和其標的成分股套利的方法,并在市場實盤中取得了十分可觀的成績。股票指數(shù)是反映市場整體特征的指標,是通過一定數(shù)量的股票進行合成,屬于高維數(shù)據(jù),在利用其成分股與股指期貨進行套利時,傳統(tǒng)的回歸模型在實際操作上具有很多的劣勢,而通過變量選擇模型去篩選指數(shù)成分股股票合成一個與期指走勢具有很好相關(guān)性但成分股更少的新指數(shù),不僅能減少持有的股指成分股數(shù)量,降低交易中滑價成本,避免統(tǒng)計學(xué)中的維數(shù)災(zāi)難問題,同時在股票期貨市場的實際交易操作中也更加的方便：由于實際中的數(shù)據(jù)存在著一定的測量誤差,造成統(tǒng)計模型中的數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)并非完全等價,如果忽視這一因素,估計出的參數(shù)會出現(xiàn)有偏,不相合等問題。為更有效解決金融量化領(lǐng)域中的實際問題,本文引入EV模型(Errors in variables),并結(jié)合粒子群(PSO)變量選擇算法進行參數(shù)的估計�？紤]到傳統(tǒng)線性模型中Lasso、Adaptive Lasso變量選擇方法具有良好的表現(xiàn),本文模型分別結(jié)合了Lasso、Adaptive Lasso模型的懲罰函數(shù)估計參數(shù)。通過數(shù)值模擬分析該模型參數(shù)估計的效果,并與不考慮測量誤差估計模型的效果進行對比。最后利用上證50、滬深300股指期貨與其成分股數(shù)據(jù)進行實證分析,將EV模型的粒子群變量選擇算法效果與不考慮觀測值測量誤差變量選擇方法效果進行比較與分析,說明本文提出模型的有效性。該算法不但解決了傳統(tǒng)變量選擇方法在自變量帶約束條件下EV模型不再適用的問題,更具有實際應(yīng)用的價值,同時在變量選擇過程中具有精度高、收斂快的特點。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O212.1

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