跟踪误差与优化指数投资策略——理论分析与实证分析

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1、#Z】二。第三章主要从理论分析角度介绍了基于跟踪误差的优化指数投资策略。第一节介绍了指数化投资的三种方法，即完全复制法(fullreplication)、优化抽样法(optimizedsampling)和分层抽样法(stratifiedsampling)。第二节介绍了如何构造一个优化指数投资组合。构造一个优化指数投资组合可以分成两个步骤：首先是确定优化指数投资组合的投资对象，即“选股”过程；其次是确定投资组合中各资产的投资权重，以构造一个能较好复制目标指数的投资组合，即“资金配置”过程。本文简要介绍了五种确定优化指数投资组

2、合投资对象的方法，即最大市值占比法、最大相关系数法、行业分层抽样法、聚类分层抽样法和遗传算法。同时，本文还介绍了基于基于跟踪误差的两种资金配置模型，即二次规划模型和线性跟踪误差模型，其中线性跟踪误差模型又包括均值绝对偏差模型(MeanAbsoluteDeviation，MAD)、最小最大化模型(MinMax)、向下均值绝对偏差模型(MeanAbsoluteDownsidedeviations，MADD)、向下最小最大化模型(DownsideMinMax)等四个模型。第三节介绍了优化指数投资组合的绩效评价指标，这些指标除了投

3、资报酬率、特雷诺指数、夏普指数、詹森指数等传统的基金绩效评价指标外，还包括贝塔系数、跟踪偏离度、信息比率等基于跟踪误差的绩效评价指标。第四章主要是对基于跟踪误差的优化指数投资策略进行了实证研究。第一节介绍了在选取指数化投资的基准指数时应遵循的准则，并分析了上证180指数作为实证研究的目标指数的合理性。第二节和第三节分别详细阐述了如何运用前文介绍的方法去构造一个优化指数投资组合以及对所构造的优化指数投资组合进行绩效评价。其基本结论是在不同的确定投资组合的方法下，选择不同的资金配置模型可以构建出具有相对优势的投资组合，并不存在

4、一种具有绝对优势的资金配置模型。在各种确定投资组合的方法中，遗传算法在各种资金配置模型下都获得了较好的投资绩效，而最大相关系数法的投资绩效较差；在各种资金配置模型中，平均来看，MAD模型具有较好的投资绩效。在综合考虑各种投资组合的风险与收益的对比情况后，我们认为在遗传算法下利用DMinMax模型配置资产权重将具有较好的投资绩效。第四节研究了考虑交易成本的优化指数投资组合的动态调整策略，指出虽然对投资组合的动态调整可以减少其跟踪误差，但在考虑到对投资组合进行动态调整所引起的交易费用后，调整的次数并非越多越好。对投资组合的管理

5、人而言，必须在由动态调整所减少的跟踪误差与增加的交易成本之间做出取舍。结束语主要总结了本文研究结论以及需要进一步深入思考的几个问题。三、本文的创新及不足本文的主要创新点在于：1．对已有的关于跟踪误差的计量指标和计量方法进行了详细的归纳总结和对比研究，指出了各种计量指标和方法的优缺点，并力求能从投资实际出发，选择一个设计科学、容易计量且与指数化投资目标相一致的跟踪误差的计量指标和方法。2．确立了跟踪误差在优化指数投资策略中的核心地位，对基于跟踪误差的各种优化指数投资策略的方法进行了对比研究，并结合我国证券市场的实际，对其在我

6、国的适用性进行了规范的实证分析，指出指数化投资方法在我国具有合理性和可操作性。作为一种新近产生的投资理论，指数化投资及跟踪误差理论目前还处于发展阶段，还有许多值得进一步深入研究的问题。由于本人水平有限并囿于文章篇幅，本文还存在许多不足之处，望各位老师及同学不吝赐教，提出宝贵意见，本人也将在今后的学习中继续对相关理论进行深入研究。关键词：指数化投资；跟踪误差：优化理论；上证180指数；绩效评价ABSTRACT1．ResearchbackgroundandpurposeofdissertationIndexinginvestm

7、ent，whichreferstothereplicationandtrackingastockmarketindexforthegoal，isapattemwhichachievesanaveragereturnofstockmarketthroughthefulldecentralizationandpassivemanagementtothesmallestoftransactionCOSTS．Inessence，theindexinginvestmentisapassiveinvestmentstrategy,an

8、dcorrespondingtothepositiveinvestmentwhichisthroughactiveresearchandanalysis(includingtechnicalanalysisandfundamentalanalysis)toachieveexcessreturnofsto