基于时间加权svm的指数优化复制模型与实证分析

？本文研究了指数型基金管理中最核心的指数追踪问题.依据结构风险最小化思想，首先构造了以追踪误差为基础的损失函数，接着考虑了时间因素对历史追踪误差的影响，采用指数加权的方法将时间因素纳入追踪误差的分析中，利用svm理论给出了指数复制问题的结构风险的形式，在此基础上构建了各种市场实际约束下最小化结构风险的时间加权svm的指数优化复制模型，最后利用or-library中的5个市场指数历史数据进行了实证检验.结果表明本文提出的时间加权svm模型能够显著提高样本外的追踪效果.同时使得追踪组合的鲁棒性有明显的改善，从而表明本文提出的时间加权svm指数复制模型具有较高的理论和应用价值.