【摘 要】
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作为一种流行的被动投资组合管理策略,指数跟踪主要侧重于复制或跟踪金融指数的表现.以股指为例,传统的投资策略通常考虑指数所有成分股的完全复制.然而,随着指数成分股数量的增加,完全复制通常会受到流动性差以及成本高的影响.因此,投资者倾向于购买部分成分股进行资产配置.此外,在股票市场中,股票之间还存在明显的"组群"效应.基于此,本文提出了非负稀疏组LASSO方法,用于成分股的选择和权重系数的估计.在有限
【机 构】
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重庆大学数学与统计学院统计与精算系
【基金项目】
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supported by the National Natural Science Foundation of China （Grant No.11671059）；
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作为一种流行的被动投资组合管理策略,指数跟踪主要侧重于复制或跟踪金融指数的表现.以股指为例,传统的投资策略通常考虑指数所有成分股的完全复制.然而,随着指数成分股数量的增加,完全复制通常会受到流动性差以及成本高的影响.因此,投资者倾向于购买部分成分股进行资产配置.此外,在股票市场中,股票之间还存在明显的"组群"效应.基于此,本文提出了非负稀疏组LASSO方法,用于成分股的选择和权重系数的估计.在有限维组的情况下,我们给出了模型变量选择和参数估计一致性的几乎充要的条件.为了得到模型的解,我们推导出一种基于坐标下降的计算方法.最后,实证结果表明,非负稀疏组LASSO优于具有"组效应"的其他目前的流行方法,例如非负弹性网.
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