有效因子综合偏好强度与CVaR整合优化模型

有效因子综合偏好强度与CVaR整合优化模型

论文摘要

本文从股票多维特征因子中选择有效因子,融合形成最大化有效因子综合偏好强度(IPS)的附加理性,构建并验证IPS-均值-CVaR投资组合优化模型。基于沪深300股2006~2015年数据分析显示:(1)有效因子IPS投资组合优越于单因子投资组合;(2)IPS方法相较于因子打分法,具有更优的多维数据整合功效;(3)IPS-均值-CVaR投资组合优化模型相对于均值-CVaR模型具有更优越的资产选择能力,也拓展了投资组合模型的多维数据处理能力和适用性。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 方法与模型构建
  •   1.1 有效因子及其检验步骤
  •   1.2 有效因子综合偏好强度
  •   1.3 IPS-均值-CVaR投资组合优化模型
  • 2 沪深300有效因子的选择
  •   2.1 样本及候选因子
  •   2.2 因子有效性检验结果
  • 3 模型应用结果与讨论
  •   3.1 IPS投资组合比单因子组合表现优越
  •   3.2 IPS方法相对于因子打分法的优越性
  •   3.3 IPS-均值-CVaR模型的优越性
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 黄东宾,周丹丹,汪涌

    关键词: 多因子投资组合,熵权,均值,偏好强度

    来源: 运筹与管理 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,经济与管理科学

    专业: 数学,金融,证券,投资

    单位: 重庆邮电大学经济管理学院

    基金: 国家自然科学基金项目(71601026),重庆市基础前沿研究计划项目(cstc2017jcyjAX0359)

    分类号: F832.51;O224

    页码: 24-30

    总页数: 7

    文件大小: 559K

    下载量: 206

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