【摘 要】
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在追踪误差风险研究的基础上,考虑实际投资环境中存在的各种约束要求,提出了一个新的指数追踪优化模型,在估计模型参数时,放松了风险资产收益率服从某些已知分布的假设,使用
【机 构】
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宁夏大学数学计算机学院,北方民族大学信息与计算科学学院数值研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61063020),国家自然科学基金(11361044),宁夏研究生教育创新计划项目(2010),北方民族大学自主科研基金项目(研究生)(2012XYC030)
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在追踪误差风险研究的基础上,考虑实际投资环境中存在的各种约束要求,提出了一个新的指数追踪优化模型,在估计模型参数时,放松了风险资产收益率服从某些已知分布的假设,使用计量经济模型方法对风险资产收益率进行预测,并使用滤波历史模拟方法计算了追踪误差的CVaR风险.选用上证50指数及其成分股,进行了实证分析检验,由数据显示,该模型是合理的,算法是有效的.
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