证券投资基金收益概率密度预测——基于神经网络分位数回归模型

发布时间：2017-10-11 03:29

  本文关键词：证券投资基金收益概率密度预测——基于神经网络分位数回归模型

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【摘要】：证券投资基金收益往往具有更高的峰度与更大的偏度,建立在古典假定基础上的均值回归分析难以给出准确预测结果。考虑到证券投资基金收益中的高峰、非对称等典型特征与各因素对收益序列的非线性影响模式,建立神经网络分位数回归模型,一方面,可以通过分位数回归功能,揭示各因素对证券投资收益整个条件分布的影响规律;另一方面,可以通过神经网络结构,模拟金融系统中的非线性关系。在神经网络分位数回归模型基础上,对证券投资基金收益整个条件密度函数进行预测,提供比点预测更多的有用信息,便于进行科学决策。
【作者单位】： 安徽财经大学商学院;北京第二外国语学院经贸与会展学院;
【关键词】： 投资基金 神经网络 分位数回归 概率密度 预测
【基金】：国家社会科学基金项目(13CGL075) 国家自然科学基金项目(71403001) 安徽省教育厅人文社会科学研究重点项目(SK2013A011) 河北省社会科学发展研究课题(2014021408) 北京市社会科学基金项目(14JG090)
【分类号】：F830.91;F224
【正文快照】： 一、引言证券投资基金是一种间接的证券投资方式,由基金托管人托管、基金管理人管理,以实现收益共享、风险共担。证券投资基金收益准确预测,有利于基金风格分析与绩效评价,便于引导广大投资者根据自己的风险偏好,有针对性地选择具有特定风格的证券投资基金。由于证券投资基金

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本文编号：1010263