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指数基金及指数化投资的实证研究

作　者: 王立芹
导　师: 杨宝臣
学　校: 天津大学
专　业: 技术经济及管理
关键词: 指数基金指数化投资遗传算法染色体适应值函数
分类号: F830.91
类　型: 硕士论文
年　份: 2004年
下　载: 325次
引　用: 2次
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内容摘要

指数基金是金融投资中一种重要的投资产品,指数化投资也是金融研究中最具挑战性的课题之一。本文通过回顾指数基金的发展历程和理论优势,分析我国指数基金发展的瓶颈所在——追踪成份指数的不合理,提出将遗传算法应用于指数化投资,最后将算法应用于上海股票市场进行实证研究。在理论研究方面,本文首先介绍了指数基金的理论背景和优势,接着指出我国指数基金的现状及发展障碍,然后通过介绍国内外股票指数和国内比较有影响力的指数——中信指数,介绍了股票指数的基本概念,同时也指出了本文的写作目的:建立一个适于基金公司作为标的指数的投资组合。在实证研究方面,本文将遗传算法和传统的基本分析和技术分析有机的结合起来,利用遗传算法高度非线性、隐并含性的特点,自定义染色体、适应值的实际意义,并设计了复制、交叉、变异算子的使用方案,同时改进了算法。按照算法的执行步骤,经过若干次迭代之后,算法将给出一种投资组合及其适应值。最后以上证180为标的指数,对上海股票市场进行了实证研究。算法运行结束选出50只股票(S50)作为指数投资组合。通过对S50进行的市场代表性分析、与上证综指的相关性分析、投资收益与风险分析以及BETA值分析,证明遗传算法提供了一种较好的模拟市场指数的方法。

全文目录

第一章绪论  7-15
  1.1 前言  7-12
  1.2 文献回顾  12-13
  1.3 本论文内容和创新之处  13-15
    1.3.1 本论文研究内容  13-14
    1.3.2 本论文创新之处  14-15
第二章国内外股票指数概况  15-31
  2.1 股票指数的几个基本概念  15-17
  2.2 股价指数的计算公式  17-20
  2.3 国外股票价格指数概述  20-24
  2.4 国内股票价格指数概述  24-25
  2.5 上证所指数列表  25-26
  2.6 国内编制指数的方案及其局限性  26-29
    2.6.1 指数编制主体及原则  26-27
    2.6.2 指数编制方法  27-28
    2.6.3 指数调整及维护  28-29
    2.6.4 指数计算方法  29
  2.7 国内成份股票价格指数编制方法可以改进的几个方面  29-31
第三章遗传算法的提出  31-47
  3.1 遗传算法的产生背景  31-32
  3.2 遗传算法的特点及在股票市场中的适用性  32-35
    3.2.1 遗传算法的特点  32-33
    3.2.2 遗传算法对股票市场的适应性  33-35
  3.3 遗传算法的基本概念  35-39
  3.4 遗传算法的编码和终止准则  39-42
    3.4.1 遗传算法的编码  39-42
    3.4.2 算法的终止准则  42
  3.5 遗传算法的实现流程  42-44
    3.5.1 准备工作  42-43
    3.5.2 遗传算法的执行  43-44
  3.6 遗传算法的性能分析  44-47
    3.6.1 收敛性  44-45
    3.6.2 隐并行性  45-47
第四章实证分析  47-59
  4.1 上证180 作为标的指数的可行性  47-50
  4.2 参数定义  50-54
  4.3 遗传算子的设计  54-57
  4.4 简单步骤及程序流程图  57-59
    4.4.1 简单步骤  57-58
    4.4.2 程序流程图  58-59
第五章 S50 成份指数的特色分析  59-64
  5.1 市场代表性分析  59-60
  5.2 相关性分析  60-62
  5.3 投资收益与风险分析  62-63
  5.4 BETA 值分析  63-64
结束语  64-65
参考文献  65-68
发表论文和科研情况说明  68-69
致谢  69

指数基金及指数化投资的实证研究

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