基于改进Black-Litterman模型的证券资产配置研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·文献综述 | 第9-12页 |
| ·国外相关研究综述 | 第9-11页 |
| ·国内相关研究综述 | 第11-12页 |
| ·研究思路与内容 | 第12-14页 |
| ·研究思路 | 第12页 |
| ·研究内容与框架 | 第12-14页 |
| 2 资产配置相关理论介绍 | 第14-23页 |
| ·Markowitz均值-方差理论 | 第14-15页 |
| ·Black-litterman资产配置模型 | 第15-23页 |
| ·Black-litterman模型的核心思想 | 第15-18页 |
| ·Black-litterman模型参数设定 | 第18-23页 |
| 3 ANNs-BLR模型构建 | 第23-35页 |
| ·Bootstrap方法 | 第23-25页 |
| ·Bootstrap方法简介 | 第23页 |
| ·重抽样方法在投资组合理论中的应用 | 第23-24页 |
| ·结合重抽样理论的市场均衡收益率 | 第24-25页 |
| ·人工神经网络 | 第25-32页 |
| ·人工神经网络的工作原理 | 第25-26页 |
| ·神经网络类型选择 | 第26-27页 |
| ·BP神经网络 | 第27-32页 |
| ·改进后Black-litterman模型的构建 | 第32-35页 |
| 4 实证过程 | 第35-46页 |
| ·数据选取 | 第35-36页 |
| ·BP神经网络预测观点收益 | 第36-42页 |
| ·BP神经网络预测时间序列数据的预处理 | 第36页 |
| ·神经网络结构确定 | 第36-39页 |
| ·BP神经网络拟合与预测 | 第39-42页 |
| ·ANNs-BLR模型构建 | 第42-46页 |
| ·均衡超额收益率 | 第42-44页 |
| ·观点相关参数 | 第44页 |
| ·模型运行结果 | 第44-46页 |
| 5 实证结果分析 | 第46-54页 |
| ·研究目的 | 第46页 |
| ·ANNs-BLR模型与均值方差模型的比较 | 第46-51页 |
| ·基于均值方差模型的配置结果 | 第46-47页 |
| ·ANNs-BLR模型配置结果 | 第47-48页 |
| ·模型绩效比较 | 第48-51页 |
| ·采用不同市值权重对模型影响的实证 | 第51-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录A 文中部分表格 | 第60-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
