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基于优化的Black-Litterman模型证券资产配置研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 背景介绍第9-10页
    1.2 国内相关课题研究现状第10-13页
        1.2.1 国外相关研究现状第10-12页
        1.2.2 国内相关研究状况第12-13页
    1.3 本文研究的主要内容第13-14页
第2章 经典投资组合理论和BL模型第14-30页
    2.1 经典投资理论第14-18页
        2.1.1 Markowitz均值方差模型第14-16页
        2.1.2 CAPM与套利定价理论第16-18页
    2.2 均值方差模型的缺陷和拓展第18-19页
    2.3 Black-Litterman资产配置模型第19-30页
        2.3.1 BL模型发展简介第19-20页
        2.3.2 BL模型的思路第20-23页
        2.3.3 BL模型相关参数设定第23-28页
        2.3.4 BL模型量化观点第28-30页
第3章 GJR-GARCH-M模型第30-34页
    3.1 GARCH模型第30-31页
    3.2 GARCH模型的拓展第31页
    3.3 GJR-GARCH-M模型的应用第31-34页
第4章 基于径向基函数神经网络第34-42页
    4.1 人工神经网络简介第34页
    4.2 神经网络的分类第34-35页
    4.3 RBF模型第35-42页
        4.3.1 RBF模型基本结构第36-38页
        4.3.2 RBF模型的基础第38-39页
        4.3.3 RBF模型学习算法第39-40页
        4.3.4 RBF模型和BL模型第40-42页
第5章 实证研究第42-49页
    5.1 数据集选取第42-43页
    5.2 数据的处理分析第43-49页
第6章 总结与展望第49-51页
参考文献第51-53页
致谢第53-54页
在读期间发表的学术论文第54页

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