作者:马景义 单璐琪 方彤
作者单位:中央财经大学统计与数学学院
载《数量经济技术经济研究》2017年第5期
摘要:本文构建了可以调节追踪误差和超额收益的增强型指数追踪模型,并给出了广义最小角度回归算法(GLARS),用以计算调节参数作用下模型解的折中路径。本文通过模拟数据和五组世界主要股票市场指数的历史数据,对本文提出的模型和算法与同类模型和算法进行了性能比较;同时追踪上证50指数构建若干稀疏且稳定的资产组合模型,通过信息比率等指标对投资组合进行评价。本文研究发现:本文构建的模型可用以构造权衡追踪效果和超额收益,且稀疏的资产组合,GLARS算法相对传统预设参数的算法具有良好的求解能力和计算速度。本文的研究创新是引入调节参数平衡追踪效果和超额收益,并针对中国股票市场的特点,在增强型指数追踪模型施加非负约束;GLARS算法可遍历所有折中意义下的最优解。本文提出的增强型指数追踪模型在国内具有较强适用性,在保证资产稀疏性的前提下可以得到超额收益,同时丰富了目前投资组合中的方法论研究。
关键词:指数追踪;折中路径;广义最小角度回归;资产稀疏性