指数跟踪投资组合与多信息下指数可预测性——基于Adaptive LASSO和ARIMA-ANN方法

CORC > 上海财经大学 > 上海财经大学

	指数跟踪投资组合与多信息下指数可预测性——基于Adaptive LASSO和ARIMA-ANN方法
	刘睿智 ; 周勇
刊名	系统工程
	2015-04-28
期号	2015年04期页码:1-7
关键词	可预测性自适应套索方法指数分解预测人工神经网络有效市场
ISSN号	1001-4098
英文摘要	我国证券市场的可预测性与有效性一直是学术界和业界关注的问题。本文使用自适应套索(adaptive LASSO)方法构造稀疏的投资组合,即选择部分股票构造组合,使得该组合对指数的复制效果良好。此外,在组合具有相当代表性的前提下,其应对指数的未来趋势具有一定的预测性。考虑包含开盘价、收盘价、最高价、最低价在内多信息ARIMA-ANN预测,并对沪深300指数进行实证分析,结果表明,该组合的历史信息包含相当意义上的指数收益率的信息,即股票指数在一定程度上可预测,同时对我国股票市场有效性产生质疑。
URL标识	查看原文
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://10.2.47.112/handle/2XS4QKH4/14861]
专题	上海财经大学
作者单位	1.上海财经大学统计与管理学院 2.中国科学院数学与系统科学研究院
推荐引用方式 GB/T 7714	刘睿智,周勇. 指数跟踪投资组合与多信息下指数可预测性——基于Adaptive LASSO和ARIMA-ANN方法[J]. 系统工程,2015(2015年04期):1-7.
APA	刘睿智,&周勇.(2015).指数跟踪投资组合与多信息下指数可预测性——基于Adaptive LASSO和ARIMA-ANN方法.系统工程(2015年04期),1-7.
MLA	刘睿智,et al."指数跟踪投资组合与多信息下指数可预测性——基于Adaptive LASSO和ARIMA-ANN方法".系统工程 .2015年04期(2015):1-7.