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基于集成方法和风险平价的FOF投资实证研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第11-14页
    1.1 研究背景第11页
    1.2 研究内容及框架第11-13页
    1.3 研究创新第13-14页
第二章 文献综述第14-23页
    2.1 资产配置理论第14-18页
        2.1.1 国外方面第14-17页
        2.1.2 国内方面第17-18页
    2.2 集成方法第18-19页
    2.3 FOF研究第19-21页
    2.4 文献评述第21-23页
第三章 集成方法与资产配置理论第23-35页
    3.1 集成方法第23-30页
        3.1.1 二元决策树第24-25页
        3.1.2 提升算法第25-27页
        3.1.3 随机森林算法第27-28页
        3.1.4 学习器结合第28-30页
    3.2 风险平价理论第30-33页
        3.2.1 一般风险平价第30-32页
        3.2.2 加杠杆风险平价第32-33页
    3.3 最小方差模型第33页
    3.4 等权重模型第33-35页
第四章 实证分析第35-57页
    4.1 基金筛选第35-46页
        4.1.1 梯度提升算法筛选基金第36-40页
        4.1.2 随机森林算法筛选基金第40-43页
        4.1.3 两类算法学习结果比较第43-45页
        4.1.4 各持仓期配置基金筛选第45-46页
    4.2 风险平价模型配置FOF第46-50页
        4.2.1 一般风险平价模型配置FOF第47-49页
        4.2.2 加杠杆风险平价模型配置FOF第49-50页
    4.3 最小方差模型配置FOF第50-52页
    4.4 等权重模型配置FOF第52页
    4.5 四类配置模型比较第52-57页
        4.5.1 年化收益率第52-53页
        4.5.2 波动率第53页
        4.5.3 夏普比率第53-54页
        4.5.4 最大回撤率第54页
        4.5.5 模型比较分析第54-57页
第五章 结论及启示第57-59页
    5.1 研究结论第57页
    5.2 启示和展望第57-59页
参考文献第59-62页
致谢第62-63页
附录第63-67页
    附录A 其他三种类型基金的算法学习结果第63-65页
    附录B 各模型中各持仓期的基金权重第65-67页

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