基于跟蹤誤差的指數(shù)化投資模型選擇和實(shí)證分析.pdf

1、指數(shù)化投資是一種以指數(shù)成份股為投資對象的中長期、被動(dòng)的資產(chǎn)配置形式，即通過投資目標(biāo)指數(shù)所包含的全部或部分成份股票構(gòu)建指數(shù)投資組合，以求獲取與目標(biāo)指數(shù)盡可能相似的收益，而非戰(zhàn)勝市場獲得超額收益。作為一種簡單、高效、成本低的財(cái)富管理工具，近幾年指數(shù)基金迎來了爆發(fā)式增長。截至2018年4月初，中國公募基金發(fā)行的被動(dòng)指數(shù)型基金已達(dá)463只，基金份額共計(jì)2828.3億份;增強(qiáng)指數(shù)型基金共計(jì)64只，基金份額共計(jì)422.4億份。整個(gè)指數(shù)基金份額在股票

2、型基金中占比58.59％。指數(shù)基金具有低風(fēng)險(xiǎn)、高透明、低費(fèi)用等優(yōu)點(diǎn)，在資產(chǎn)配置、風(fēng)險(xiǎn)管理等方面發(fā)揮了重要作用，未來指數(shù)基金將有更廣闊的發(fā)展空間。
　　本文以指數(shù)化投資和指數(shù)跟蹤模型的選擇為研究方向，基于國內(nèi)的證券市場，運(yùn)用相關(guān)性分析，聚類分析，遺傳算法等方法確定指數(shù)化投資組合的結(jié)構(gòu)，尋找指數(shù)跟蹤的最優(yōu)投資策略。指數(shù)化投資是一個(gè)目標(biāo)優(yōu)化問題，本文根據(jù)BIC準(zhǔn)則對混合整數(shù)二次優(yōu)化模型進(jìn)行改進(jìn)，通過加入對投資的成份股個(gè)數(shù)的懲罰，構(gòu)造帶懲

3、罰項(xiàng)的混合整數(shù)二次優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)真正的優(yōu)化抽樣。同時(shí)，由于指數(shù)存在成份股調(diào)整的問題，導(dǎo)致指數(shù)化投資組合結(jié)構(gòu)無延續(xù)性且跟蹤誤差增大。所以，本文根據(jù)目標(biāo)指數(shù)深證100指數(shù)的構(gòu)造方法擬合了一個(gè)長時(shí)間段的無調(diào)整的深證100指數(shù)，并劃分訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本，比較分析樣本內(nèi)和樣本外基于分層抽樣、優(yōu)化抽樣模型以及混合整數(shù)二次優(yōu)化模型構(gòu)造的指數(shù)投資組合的跟蹤誤差，比較不同模型的優(yōu)劣和泛化能力。結(jié)果顯示，優(yōu)化抽樣——遺傳算法構(gòu)造的指數(shù)投資組合無論是在樣本內(nèi)