【摘 要】
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本文研究了指数型基金管理中最核心的指数追踪问题.依据结构风险最小化思想,首先构造了以追踪误差为基础的损失函数,接着考虑了时间因素对历史追踪误差的影响,采用指数加权的
【机 构】
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西安交通大学公共政策与管理学院,西安交通大学经济与金融学院,西安交通大学数学与统计学院,
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本文研究了指数型基金管理中最核心的指数追踪问题.依据结构风险最小化思想,首先构造了以追踪误差为基础的损失函数,接着考虑了时间因素对历史追踪误差的影响,采用指数加权的方法将时间因素纳入追踪误差的分析中,利用SVM理论给出了指数复制问题的结构风险的形式,在此基础上构建了各种市场实际约束下最小化结构风险的时间加权SVM的指数优化复制模型,最后利用OR-Library中的5个市场指数历史数据进行了实证检验.结果表明本文提出的时间加权SVM模型能够显著提高样本外的追踪效果.同时使得追踪组合的鲁棒性有明显的改善,从而表明本文提出的时间加权SVM指数复制模型具有较高的理论和应用价值.
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