指数跟踪投资组合与多信息下指数可预测性——基于Adaptive LASSO和ARIMA-ANN方法

• 作者: 刘睿智 周勇
• 来源期刊: 系统工程
• 学科: 经济
• 关键词: 可预测性 自适应套索方法 指教分解预测 人工神经网络 有效市场
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 金融系统工程
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: F830
• 语种: 中文

摘要

我国证券市场的可预测性与有效性一直是学术界和业界关注的问题.本文使用自适应套索(adaptive LASSO)方法构造稀疏的投资组合,即选择部分股票构造组合,使得该组合对指数的复制效果良好.此外,在组合具有相当代表性的前提下,其应对指数的未来趋势具有一定的预测性.考虑包含开盘价、收盘价、最高价、最低价在内多信息ARIMA-ANN预测,并对沪深300指数进行实证分析,结果表明,该组合的历史信息包含相当意义上的指数收益率的信息,即股票指数在一定程度上可预测,同时对我国股票市场有效性产生质疑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘睿智		10	66	4.0	8.0
2	周勇		37	387	11.0	18.0