【摘 要】
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指数跟踪是近年来金融领域较为热门的一种被动投资方式。本文主要研究如何用最优化方法选取指数成分股的一小部分以期获得与指数相近的收益表现,而同时控制选股规模(稀疏性)
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指数跟踪是近年来金融领域较为热门的一种被动投资方式。本文主要研究如何用最优化方法选取指数成分股的一小部分以期获得与指数相近的收益表现,而同时控制选股规模(稀疏性)。由于股票选取数目的约束条件,传统的最优化模型通常是混合整数规划模型,求解规模较小。选股规模约束可以表示为投资组合的0-范数,本文主要通过p-范数近似逼近求解近似模型,以期在合理的误差内求解较大规模的指数跟踪问题。本文研究了二种不同形式的p-范数模型的解的稀疏性影响,以此决定p的选择和求解策略。本文采用沪深300股指的数据进行指数跟踪实证分析,分析跟踪误差情况和模拟指数表现,研究模型实用性。
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