本文關(guān)鍵詞：基于隨機森林的指數(shù)化投資組合構(gòu)建研究

  更多相關(guān)文章： 指數(shù)化投資 隨機森林 跟蹤誤差 協(xié)整優(yōu)化

【摘要】：指數(shù)化投資,是指在相對成熟的證券市場當(dāng)中,人們通過購買全部或者部分某指數(shù)成分股進行指數(shù)復(fù)制和追蹤,在充分分散化風(fēng)險和被動式管理的基礎(chǔ)上,將交易成本降至最低以期獲得市場平均收益的投資模式。從2002年我國第一只開放式指數(shù)基金出現(xiàn)以來,指數(shù)基金在我國的發(fā)展迅速。2015年,我國第一只股票期權(quán)——上證50ETF期權(quán)在上海證券交易所開始交易,指數(shù)基金的發(fā)展進入新的階段。指數(shù)化投資組合的構(gòu)建方法中,分層抽樣的構(gòu)建方法是以分析目標(biāo)證券市場的市場結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),選擇最具代表性的指數(shù)成分股來擬合目標(biāo)指數(shù)。本文擴展了隨機森林的應(yīng)用,將隨機森林方法應(yīng)用到指數(shù)化投資的成分股選擇中,豐富了分層抽樣的構(gòu)建方法,并對其進行了適用性研究。具體而言,首先研究了隨機森林在指數(shù)化投資組合構(gòu)建流程的第一步——選股的適用性,本文選取上證50指數(shù)為基準(zhǔn)指數(shù),采用隨機森林模型對各個指數(shù)成分股的重要性進行計算,選出相對重要的10只成分股,進而分析這10只股票在指數(shù)樣本股中特征來解釋隨機森林在選股上的適用性;其次,研究了構(gòu)建指數(shù)化投資組合構(gòu)建流程的第二步——成分股權(quán)重分配,本文選后運用基于跟蹤誤差和收益率的資金配置模型和基于價格協(xié)整的資金配置模型完成了成分股的權(quán)重分配,通過績效分析,比較了隨機森林和其他分層抽樣方法在不同資金配置模型上的表現(xiàn),得出隨機森林在整個指數(shù)化投資組合構(gòu)建中的適用性。通過模型驗證得出主要結(jié)論:(1)利用隨機森林理論選出的成分股,在市值占比和行業(yè)種類上都比較多,在擬合指數(shù)走勢上有較好的適用性;(2)相比于最大權(quán)重抽樣法、最大相關(guān)系數(shù)法,行業(yè)分層抽樣法和聚類分層抽樣法,隨機森林所構(gòu)建的指數(shù)化投資組合的績效表現(xiàn)相對較好;(3)在各種資金配置模型中,基于隨機森林的MAD模型跟蹤績效相對較好;(4)在隨機森林的基礎(chǔ)上,通過對比基于跟蹤誤差和收益率的資金配置模型和基于價格協(xié)整的資金配置模型,前者的跟蹤誤差小于后者,有著更好地擬合效果;但同時,后者的績效表現(xiàn)更好;在再平衡測試中,不追求較低的跟蹤誤差使得后者的再平衡成本和交易量都較低。
【關(guān)鍵詞】：指數(shù)化投資 隨機森林 跟蹤誤差 協(xié)整優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F832.51;F224
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意義10
• 1.2 文獻綜述10-14
• 1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線14-17
• 1.3.1 研究內(nèi)容14
• 1.3.2 技術(shù)路線14-17
• 第二章 指數(shù)化投資和隨機森林的概述17-29
• 2.1 指數(shù)化投資概述17-19
• 2.1.1 指數(shù)化投資的概念17-18
• 2.1.2 指數(shù)化投資在我國的現(xiàn)狀18-19
• 2.2 指數(shù)化投資組合的構(gòu)建方法19-21
• 2.3 指數(shù)化投資的資金配置模型21-25
• 2.4 隨機森林概述25-27
• 2.4.1 隨機森林的概念25-26
• 2.4.2 隨機森林的基分類器——決策樹26-27
• 2.5 本章小結(jié)27-29
• 第三章 隨機森林在指數(shù)化投資的適用性分析29-39
• 3.1 理論層面適用性分析29-32
• 3.1.1 決策樹在變量篩選上的適用性29-30
• 3.1.2 隨機森林在變量篩選的適用性30-32
• 3.2 應(yīng)用層面的適用性分析32-38
• 3.2.1 隨機森林和其他分層抽樣方法的選股過程32-37
• 3.2.2 隨機森林和其他分層抽樣方法選出的股票組合對比37-38
• 3.3 本章小結(jié)38-39
• 第四章 基于隨機森林的指數(shù)化投資組合構(gòu)建分析39-49
• 4.1 數(shù)據(jù)和分析說明39-41
• 4.2 隨機森林在指數(shù)化投資組合構(gòu)建中的績效表現(xiàn)41-43
• 4.3 指數(shù)化投資組合的績效對比43-46
• 4.4 指數(shù)化投資的再平衡研究46-48
• 4.5 本章小結(jié)48-49
• 研究結(jié)論49-52
• 參考文獻52-56
• 附錄56-58
• 攻讀博士/碩士學(xué)位期間取得的研究成果58-59
• 致謝59-60
• 附件60

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊寶臣;王立芹;盧宇;;遺傳算法在指數(shù)投資組合中的應(yīng)用[J];北京航空航天大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版);2005年04期

2 劉微;羅林開;王華珍;;基于隨機森林的基金重倉股預(yù)測[J];福州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2008年S1期

3 譚治國;袁靖;;遺傳算法構(gòu)建我國指數(shù)基金自動生成模型的實證分析[J];石家莊經(jīng)濟學(xué)院學(xué)報;2007年02期

4 馬驥,鄧清;指數(shù)基金與跟蹤誤差優(yōu)化模型[J];哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版);2004年01期

5 邱一卉;林成德;;基于隨機森林方法的異常樣本檢測方法[J];福建工程學(xué)院學(xué)報;2007年04期

6 蔡乙萍;萬力;范旭東;;各種指數(shù)基金模型的實證比較分析[J];數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究;2006年10期

7 李倩;孫林巖;;成份股數(shù)量和再平衡策略對協(xié)整優(yōu)化指數(shù)跟蹤組合的影響[J];統(tǒng)計與決策;2008年04期

8 嚴(yán)武,洪道麟;我國指數(shù)基金運作與績效研究[J];統(tǒng)計研究;2000年12期

9 李揚;朱建鋒;謝邦昌;;變量選擇方法及其在健康食品市場研究中的應(yīng)用探究[J];統(tǒng)計與信息論壇;2013年10期

10 曹正鳳;紀(jì)宏;謝邦昌;;使用隨機森林算法實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)股票的選擇[J];首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)學(xué)報;2014年02期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 林飛;指數(shù)化投資理論、方法及實證研究[D];廈門大學(xué);2003年

2 李儉富;基于我國證券市場的指數(shù)跟蹤管理方法及應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2006年

，

本文編號：541659