【摘 要】
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近年來,指數股票型基金(ETF)投資已漸漸成為金融商品主流之一,尤其是商品型投資標的(如黃金、石油)的出現,更增加了投資者在進行投資組合的選擇.本研究利用平滑支撐向量
【机 构】
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元培科技大學管理暨語文學院德明財經科技大學資訊管理系臺灣科技大學資訊管理系
【出 处】
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第18届海峡两岸咨询管理发展与策略学术研讨会暨2012两岸咨询发展高峰论坛
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近年來,指數股票型基金(ETF)投資已漸漸成為金融商品主流之一,尤其是商品型投資標的(如黃金、石油)的出現,更增加了投資者在進行投資組合的選擇.本研究利用平滑支撐向量迴歸(SSVR)及灰預測GM(1,1)模型探討人工智慧模型對ETF價格之預測能力,並依據預測值挑選出表現較佳的ETF,應用其建構全球ETF之投資組合,比較與評估不同投資組合之報酬率績效,以提供投資者於擬定全球資產配置時之參考.本研究之樣本為2006年8月至2010年12月底在美國三大交易所--紐約證券交易所(NYSE)、那斯達克(NASDAQ)、及美國證券交易所(AMEX)上市交易且以美元計價的ETF.研究實證結果如下：(1)在預測ETF方面,平滑支援向量迴歸模型之預測準確度優於灰預測模型.(2)在投資組合策略方面,應用二種人工智慧模型進行預測的投資組合,所得到的超額報酬皆優於不使用預測工具之投資組合,其中亦以平滑支援向量迴歸模型的報酬率最高.(3)加入商品型ETF的投資組合能有效提升報酬率.(4)無論在報酬率或風險上,商品型ETF皆優於全球股票型ETF.
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