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基于iSPCA的股票指数跟踪研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究目的及意义第11-12页
    1.3 本文创新点第12-14页
第二章 文献综述第14-24页
    2.1 SPCA的研究综述第14-16页
    2.2 整合分析和iSPCA的研究综述第16-18页
    2.3 股票指数预测的研究综述第18-19页
    2.4 股票指数追踪的研究综述第19-24页
第三章 方法介绍第24-32页
    3.1 单个数据集下的稀疏主成分第24-25页
    3.2 整合分析模型基本形式第25-26页
    3.3 多个数据集下的iSPCA第26-29页
        3.3.1 基本形式第26-27页
        3.3.2 Magnitude-based约束惩罚项第27页
        3.3.3 Sign-based约束惩罚项第27-28页
        3.3.4 iSPCA的算法介绍第28-29页
    3.4 股票指数跟踪模型方法介绍第29-32页
第四章 沪深300指数的实证研究第32-60页
    4.1 数据来源和取样第32-34页
        4.1.1 数据介绍第32页
        4.1.2 数据选取第32-34页
    4.2 变量介绍和预处理第34-37页
        4.2.1 变量介绍第34-36页
        4.2.2 数据预处理第36-37页
    4.3 基于iSPCA方法构造跟踪组合第37-47页
        4.3.1 加入sign的约束惩罚函数选股第37-43页
        4.3.2 加入magnitude的约束惩罚函数选股第43-47页
    4.4 基于SPCA方法构造跟踪组合第47-51页
    4.5 不同方法下的跟踪组合方法对比与分析第51-57页
        4.5.1 样本内指数跟踪效果第51-53页
        4.5.2 样本外指数跟踪效果第53-55页
        4.5.3 产品效果评价第55-57页
    4.6 方法总结与分析第57-60页
第五章 结论与启示第60-64页
    5.1 结论第60-61页
    5.2 不足与展望第61-64页
参考文献第64-68页
致谢第68页

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