有效因子綜合偏好強(qiáng)度與CVaR整合優(yōu)化模型
發(fā)布時(shí)間:2022-07-11 14:02
本文從股票多維特征因子中選擇有效因子,融合形成最大化有效因子綜合偏好強(qiáng)度(IPS)的附加理性,構(gòu)建并驗(yàn)證IPS-均值-CVaR投資組合優(yōu)化模型;跍300股2006~2015年數(shù)據(jù)分析顯示:(1)有效因子IPS投資組合優(yōu)越于單因子投資組合;(2)IPS方法相較于因子打分法,具有更優(yōu)的多維數(shù)據(jù)整合功效;(3)IPS-均值-CVaR投資組合優(yōu)化模型相對(duì)于均值-CVaR模型具有更優(yōu)越的資產(chǎn)選擇能力,也拓展了投資組合模型的多維數(shù)據(jù)處理能力和適用性。
【文章頁(yè)數(shù)】:7 頁(yè)
【文章目錄】:
0 引言
1 方法與模型構(gòu)建
1.1 有效因子及其檢驗(yàn)步驟
1.2 有效因子綜合偏好強(qiáng)度
1.3 IPS-均值-CVaR投資組合優(yōu)化模型
2 滬深300有效因子的選擇
2.1 樣本及候選因子
2.2 因子有效性檢驗(yàn)結(jié)果
3 模型應(yīng)用結(jié)果與討論
3.1 IPS投資組合比單因子組合表現(xiàn)優(yōu)越
3.2 IPS方法相對(duì)于因子打分法的優(yōu)越性
3.3 IPS-均值-CVaR模型的優(yōu)越性
4 結(jié)論
本文編號(hào):3658293
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0 引言
1 方法與模型構(gòu)建
1.1 有效因子及其檢驗(yàn)步驟
1.2 有效因子綜合偏好強(qiáng)度
1.3 IPS-均值-CVaR投資組合優(yōu)化模型
2 滬深300有效因子的選擇
2.1 樣本及候選因子
2.2 因子有效性檢驗(yàn)結(jié)果
3 模型應(yīng)用結(jié)果與討論
3.1 IPS投資組合比單因子組合表現(xiàn)優(yōu)越
3.2 IPS方法相對(duì)于因子打分法的優(yōu)越性
3.3 IPS-均值-CVaR模型的優(yōu)越性
4 結(jié)論
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