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稀疏超越指数追踪的分位数回归模型及其算法
1
作者
范青竹
张成毅
罗双华
《河南科学》
2020年第12期1893-1900,共8页
针对超越指数追踪基金管理问题,建立稀疏超越指数追踪的分位数回归模型及其求解算法——HSS-Half阈值算法.利用OR-Library的四个市场指数历史数据进行实证分析.实证分析表明该模型比最小二乘模型具有更高的稳定性和超额收益能力,同时也...
针对超越指数追踪基金管理问题,建立稀疏超越指数追踪的分位数回归模型及其求解算法——HSS-Half阈值算法.利用OR-Library的四个市场指数历史数据进行实证分析.实证分析表明该模型比最小二乘模型具有更高的稳定性和超额收益能力,同时也降低了投资风险.
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关键词
超越指数追踪
稀疏优化
分位数回归模型
HSS-Half阈值算法
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职称材料
题名
稀疏超越指数追踪的分位数回归模型及其算法
1
作者
范青竹
张成毅
罗双华
机构
西安工程大学理学院
西安交通大学经济与金融学院
出处
《河南科学》
2020年第12期1893-1900,共8页
基金
国家自然科学基金(11601409)
陕西省自然科学基金项目(2020JM-571)。
文摘
针对超越指数追踪基金管理问题,建立稀疏超越指数追踪的分位数回归模型及其求解算法——HSS-Half阈值算法.利用OR-Library的四个市场指数历史数据进行实证分析.实证分析表明该模型比最小二乘模型具有更高的稳定性和超额收益能力,同时也降低了投资风险.
关键词
超越指数追踪
稀疏优化
分位数回归模型
HSS-Half阈值算法
Keywords
enhanced indexation tracking
sparse optimization
quantile regression model
HSS-Half threshold algorithm
分类号
O224 [理学—运筹学与控制论]
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作者
出处
发文年
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1
稀疏超越指数追踪的分位数回归模型及其算法
范青竹
张成毅
罗双华
《河南科学》
2020
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