【摘 要】
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论文提出了一个基于Markowitz模型产业投资组合选择的人工神经网络模型.模型立足于现代投资组合理论中的投资组合模型和现代计算机应用技术.即利用现代投资组合理论中的Marko
【机 构】
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中国科学院科技政策与管理科学研究所
【出 处】
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中国科学院科技政策与管理科学研究所
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论文提出了一个基于Markowitz模型产业投资组合选择的人工神经网络模型.模型立足于现代投资组合理论中的投资组合模型和现代计算机应用技术.即利用现代投资组合理论中的Markowitz模型对产业投资组合的收益和风险问题进行全面的权衡,借助人工神经网络的预测能力对证券市场上的巨型数据进行分析,通过数据之间隐含的复杂关系并依据这种关系进行预测.模型的核心思想是:应用Markowitz模型为人工神经网络生成样本,利用人工神经网络发现数据在时间序列上的变化规律和产业之间的关联性关系,实现了应用连续几个时期市场上所有产业的收益率数据,预测随后一个时期各产业的投资组合权重.论文以美国NASDAQ股票市场上的产业群为案例对模型进行了实证检验,并对实证检验的结果进行了比较分析,表明了模型的优越性和有效性.总之,该文以实证为基础,将Markowitz模型和人工神经网络进行结合,建立了一个能够解决产业投资组合问题的模型,为投资者提供一个能在产业层面上对最终的投资收益和风险进行有效选择的途径.
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