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基于人工神经网络的证券投资基金风格资产轮换策略研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 引言第9-23页
   ·研究背景第9-11页
   ·研究目的和意义第11-15页
     ·研究目的第11-12页
     ·研究意义第12-14页
     ·学术价值第14-15页
   ·国内外研究现状第15-23页
     ·关于风格周期性的文献综述第15-19页
     ·关于风格资产轮换策略的文献综述第19-23页
2 风格资产收益预测模型方法第23-28页
   ·目前国内外主要建立模型方法第23-24页
     ·Logistic 模型的局限性第23页
     ·Markov Switch 模型的局限性第23页
     ·支持向量机模型的局限性第23-24页
   ·AFSVR 算法原理第24-28页
     ·AFSVR 算法第25-26页
     ·核空间模糊隶属函数模型第26-28页
3 基金相关理论基础第28-34页
   ·基于收益率基础的风格鉴别技术(RBS)聚类分析法的原理第29-31页
     ·确定因子数目m第29-30页
     ·基金分类第30-31页
   ·相关指标收益率的计算第31-34页
     ·基金收益率的计算第31-32页
     ·基金收益风险指标的计算第32-33页
     ·评价基金绩效的指标第33-34页
4 证券投资基金风格资产轮换策略第34-47页
   ·样本选取与数据处理第34-37页
     ·样本选择第34页
     ·研究时间段及其划分第34-35页
     ·相关指数的选择第35-36页
     ·无风险利率的选择第36页
     ·数据来源第36-37页
   ·变量的选择第37-40页
     ·被解释变量的选择第37页
     ·解释变量的选择第37-40页
   ·风格资产周期性研究第40-43页
     ·我国证券投资基金风格周期性实证分析第40-42页
     ·风格周期性小结第42-43页
   ·风格资产轮换投资策略第43-45页
     ·参数d, u, l的确定第43页
     ·通过训练集确定模型第43-44页
     ·建立风格资产轮换策略第44-45页
   ·投资业绩的评估第45-47页
     ·规模风格资产轮换策略的业绩第45-46页
     ·价值/成长风格资产轮换策略的业绩第46-47页
5 结论第47-48页
参考文献第48-52页
附录第52-55页
 附 1 样本基金明细第52-55页
后记第55页

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