【摘 要】
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在经典的均值-方差模型中,研究者往往假设收益率服从正态分布,用收益率均值估计其期望。但在实际问题中收益率往往不满足假设,同时考虑到方差度量风险的局限性,从而我们构建
【基金项目】
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广东省软科学研究项目(2018A070712006),广东省自然科学基金项目(2019A1515011038),教育部人文社科规划基金(18YJAZH014-x2lxY9180090),广东省普通高校特色创新类项目(2019GKTSCX023)
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在经典的均值-方差模型中,研究者往往假设收益率服从正态分布,用收益率均值估计其期望。但在实际问题中收益率往往不满足假设,同时考虑到方差度量风险的局限性,从而我们构建均值-熵模型,其中收益率期望用每个时间段收益占总时间段收益权重(θt)来计算。本文通过对深圳A股进行筛选,并从中选取5只股票进行实证分析,然后讨论了θt的合理性;熵方法和方差法的一致性;不含无风险证券和含无风险证券均值-熵投资组合模型的比较分析等问题。结果表明:引入θt计算收益率期望时,均值-方差模型的有效边界仍是一条较好的抛物线;熵方法和方差
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