【摘 要】
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本文利用经验模态分解算法（Empirical Mode Decomposition,EMD）探索构建金融周期和经济周期的新方式,并通过支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的方法将两种周期用于股票、债券、商品、现金和房地产收益率的预测,最后借助Black-Litterman模型给出这五种大类资产的配置策略。结果显示,使用EMD的方法可以将原始数据更为细致的分解为不同频率
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本文利用经验模态分解算法（Empirical Mode Decomposition,EMD）探索构建金融周期和经济周期的新方式,并通过支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的方法将两种周期用于股票、债券、商品、现金和房地产收益率的预测,最后借助Black-Litterman模型给出这五种大类资产的配置策略。结果显示,使用EMD的方法可以将原始数据更为细致的分解为不同频率/周期的分量,基于美国数据构建的EMD-SVM模型在预测误差上优于SVM、BP神经网络和EMD-BP三种基准模型,在小于10年的预测步长中经济周期（中频分量2-8年）的预测贡献率占据主导,而在超过10年的预测步长中,金融周期（低频分量8-30年）的贡献愈加重要;同时基于美国数据的Black-Litterman模型回测结果显示,基于EMD-SVM模型和EMD-BP模型的BL组合夏普率和收益率均优于市场组合、同时优于SVM和BP模型的结果,说明经过EMD分解后再进行预测得到的模型预测值更有利于提供有效的BL资产配置建议,表明金融周期分量和经济周期分量对大类资产配置改进的起着重要作用。基于中国的数据显示,EMD-SVM模型预测效果并非始终占优。在战术性资产配置中,基于EMD-SVM和EMD-BP模型的夏普率优于市场组合、SVM和BP模型;而在战略性资产配置中四个模型都不如市场组合的夏普率高,从而建议投资者在中国最好是采用战术性资产配置以期获得高于市场的回报。
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