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期刊信息/Journal information
数理统计与管理
数理统计与管理

杨振海

双月刊

1002-1566

sltj@amt.ac.cn

010-62521341

100190

北京中关村东路55号思源楼911室中国科学院应用数学所内

数理统计与管理/Journal Jouranl of Applied Statistics and ManagementCSSCICHSSCDCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊为统计学学术期刊。刊登数理统计、应用概率、运筹学及经济数学方法等方面的研究成果及其在工业生产、管理、科研、农医生物等领域中的应用成果。主要栏目有：应用成果、方法的探讨与研究、软件的学习与应用、争鸣与评论、统计学等。读者对象为各级管理人员、技术人员、数理统计工作者、高等院校有关专业的师生。
正式出版
收录年代

    基于贝叶斯理论的可容许均值-方差投资组合优化研究

    张鹏林晓妮
    527-540页
    查看更多>>摘要：传统M-V模型基于历史数据对预期收益和方差的估计存在不确定性,Bayes理论可以减少模型在参数估计上存在的不足.考虑可容许偏差、投资者的主观情绪偏好、交易成本、借贷约束等现实约束,本文构建基于贝叶斯理论的可容许均值-方差投资组合模型,并运用Bayes理论对模型的参数进行调整.该模型是凸规划问题,本文结合序列二次规划和不等式组旋转算法求解.在样本内,本文计算出不同乐观系数下的最优投资者组合的有效前沿并进行分析.在样本外,文章通过"滚动样本"的方法,将模型的夏普比率与等比例投资组合模型进行比较研究,验证了本文模型的投资效果.

    可容许M-V投资组合模型Bayes理论乐观系数共轭先验分布扩散先验分布

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    基于ML-DMA的黄金期货价格预测研究

    范彩云童君逸程俊彦周勇...
    541-558页
    查看更多>>摘要：在黄金期货价格预测问题的研究中,价格具有时变性、非线性、高噪声和影响因子复杂等因素,决定了其被准确预测的难度.传统方法对黄金期货价格的预测主要借助于静态模型,导致预测精度不高或分析不足.为了能动态而准确的预测黄金期货价格,本文从技术行情指标、行业方面的影响因素及宏观经济环境指标三个维度选取39个变量,以机器学习(machine learning;ML)方法构建基本融合素材,利用动态模型平均(dynamic model averaging,DMA)方法代替传统模型融合技巧,得到黄金期货价格预测模型.实证结果表明,采用机器学习 动态模型平均策略能够明显提高黄金期货价格的预测精度.

    时间序列预测融合模型动态模型平均时变性黄金期货价格

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    基于LAD-LASSO的多门限波动率模型估计与应用

    李木易童晨张晓林
    559-570页
    查看更多>>摘要：本文研究一类具有多门限结构的条件异方差自回归模型(T-CHARM)的估计和应用.针对门限个数未知以及金融数据的厚尾性质,我们采用最小绝对偏差套索算法(LAD-LASSO)同时估计门限个数和模型的未知参数.该方法在模型误差项四阶矩不存在时仍然有效,放宽了经典LASSO方法在门限模型上的适用场合.蒙特卡洛模拟表明,在门限个数的正确识别率、门限值和波动率参数值的估计方面,LAD-LASSO方法均具有优良的有限样本表现.本文将提出的LAD-LASSO方法结合T-CHAR模型,应用于沪深300指数日度收益率数据的建模和预测.实证结果表明,与采用LAD方法估计的经典GARCH模型相比,本文提出的方法在样本内拟合和样本外预测方面均有优越表现.

    多门限波动率LASSOLAD已实现波动率

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