基于投資擇時與收益率分布預(yù)測的大類資產(chǎn)配置模型與應(yīng)用研究.pdf

1、資產(chǎn)配置是現(xiàn)代社會資產(chǎn)管理的熱點話題之一。然而，小到個人與家庭的儲蓄理財，大到企業(yè)與政府的投資決策，都離不開科學(xué)投資方法的輔助。為此，本文圍繞大類資產(chǎn)配置這一話題，分三個模塊展開研究:大類資產(chǎn)擇時、資產(chǎn)未來收益率分布預(yù)測、以及基于擇時和預(yù)測的投資組合優(yōu)化。具體研究內(nèi)容如下:
　　(1)基于機器學(xué)習(xí)的大類資產(chǎn)擇時模型
　　擇時是指利用某種方法來判斷一個資產(chǎn)價格未來走勢情況，即資產(chǎn)價格上漲還是下跌，這本質(zhì)上是一個二分類問題。本文

2、首先在總結(jié)相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，篩選出一組對于擇時預(yù)測最為關(guān)鍵的技術(shù)指標(biāo);其次，在Bagging生成的子訓(xùn)練集上，使用極限學(xué)習(xí)機模型訓(xùn)練出大量不同且多樣的基礎(chǔ)分類器;最后，使用深度學(xué)習(xí)模型將各個基礎(chǔ)分類器的預(yù)測結(jié)果進行集成。實驗結(jié)果表明，該模型在多數(shù)金融資產(chǎn)的擇時測試中取得了良好表現(xiàn)，其準(zhǔn)確性要優(yōu)于單一分類器和其他經(jīng)典的集成預(yù)測方法。
　　(2)基于分解集成技術(shù)的收益率分布預(yù)測模型
　　本文將時間序列分解集成技術(shù)首次應(yīng)用于收益率

3、分布預(yù)測中，包括三個部分:時序分解、分布預(yù)測、以及預(yù)測結(jié)果集成。首先，基于集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解技術(shù)，對資產(chǎn)價格時間序列進行分解;然后，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分位數(shù)回歸模型對各分解時序分別進行預(yù)測建模;最后，將各分解時序的收益率分布預(yù)測結(jié)果進行求和。在以上證指數(shù)為例的收益率分布預(yù)測模擬實驗中，該模型的表現(xiàn)要優(yōu)于其他分布預(yù)測模型和歷史收益率統(tǒng)計方法。
　　(3)基于投資擇時與收益率分布預(yù)測的投資組合模型
　　本文首先基于各大類資產(chǎn)的擇時預(yù)測結(jié)

4、果，選擇出具有大概率上漲的大類資產(chǎn)作為投資標(biāo)的;然后，基于預(yù)測收益率分布和Copula函數(shù)構(gòu)建各大類資產(chǎn)預(yù)測收益率的聯(lián)合分布，并使用蒙特卡洛方法生成面板數(shù)據(jù);最后，結(jié)合經(jīng)典投資組合模型進行大類資產(chǎn)配置。實證結(jié)果表明，該投資組合優(yōu)化方法是可行的、有效的。
　　上述的三個模塊相互聯(lián)系、相互補充，共同組成一套完整的大類資產(chǎn)配置模型。通過使用市場真實數(shù)據(jù)對該方法進行檢驗，結(jié)果表明該大類資產(chǎn)配置模型具有良好的投資表現(xiàn)，相比于傳統(tǒng)的配置方法，