【摘 要】
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考虑到金融市场中指数收益率的分布并非标准的正态分布,往往具有“尖峰厚尾”等分布特征,因此本文在传统的指数跟踪模型上提出改进的跟踪模型,在目标函数中引入对偏度和峰度
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考虑到金融市场中指数收益率的分布并非标准的正态分布,往往具有“尖峰厚尾”等分布特征,因此本文在传统的指数跟踪模型上提出改进的跟踪模型,在目标函数中引入对偏度和峰度因素的拟合,同时考虑交易成本、卖空限制、持股数量和资金规模等实际限制,采用序列二次规划算法来求解新的优化模型。通过对上证50跟踪的实证分析表明,改进后的目标函数大大提高了跟踪模型的拟合精度,在对基准指数的动态跟踪中有更小的跟踪误差。文章进一步采用新的聚类选股方式,使得在误差可控范围内可以用更少的成分股取得较好的跟踪效果。最后本文对指数跟踪模型的结果进行推广应用,将不同模型和方法下构造的跟踪组合作为现货资产的替代,对股指期货的期现套利策略进行研究,找到市场上的无风险套利机会。
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