一种基于规则化方法的最优稀疏指数追踪模型设计
外文标题：A Design of Optimal Index Tracking Models Based On Regularized Methods
文献类型：期刊
作者：方彤[1]
机构：[1][秦磊]对外经济贸易大学.统计学院
[2][苏治]中国人民大学.国际货币研究所
[3][方彤]中央财经大学.统计与数学学院
年：2016
期刊名称：数量经济技术经济研究
期：4
页码范围：145-160
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
语言：中文
关键词：规则化方法;指数追踪;模型模型一致性;变量选取;BIC准则
摘要：本文将目前流行的规则化方法加入到传统指数追踪模型中,得到若干种稀疏而且稳定的资产组合,用于复制指数的收益率,并构建样本内外预测、模型一致性、资产组合稀疏性和BIC准则进行模型效果评价。基于对上证综指、沪深300指数和中证500指数的实证发现:图结构约束可以提升模型的样本外预测能力、模型一致性和资产组合稀疏性;ITM-adaL_1在资产组合稀疏性上表现远好于其他模型;结合三种指数追踪,含有自适应L_1罚函数以及图结构约束的指数追踪模型总体表现优于其他模型。本文的研究方法和结果对指数型基金管理公司、个人和投资机构者有较为重要的实际意义。
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