基于因子模型的指数跟踪及实证分析

指数跟踪是指数基金和机构投资者广泛使用的被动投资管理策略. 通过建立股票收益的多因子模型, 提出了将组合的贝塔值控制在合适范围内, 并在期望超额收益非负的条件下, 最小化组合风险的指数跟踪模型. 同时,考虑到实际需要, 在模型中限制了组合中股票的数量和持有量.实证分析结果表明, 通过选取不同的控制参数,
该模型产生的跟踪组合既能实现较小的跟踪误差,也能实现一定的超额收益.     

超声多模态评分评价RSA患者子宫容受性的价值

本文探讨复发性自然流产(RSA)患者子宫内膜超声多模态评分的变化及其意义。选取确诊的RSA患者134例作为RSA组、选取具有生育史但无自然流产史的年龄相近妇女130例作为对照组;对比两组的一般资料、生殖激素水平、子宫内膜超声多模态评分、并分析子宫内膜超声多模态评分与RSA的关系。经检验,RSA组子宫动脉的搏动指数(PI)、阻力指数(RI)及收缩末期峰值/舒张末期峰值(S/D)均高于对照组,差异均具有统计学意义(P<0.05);RSA组子宫内膜超声多模态评分低于对照组,差异均具有统计学意义(P<0.05);绘制ROC曲线结果显示:子宫内膜超声多模态评分预测发生RSA的ROC曲线下面积(AUC)为0.849、灵敏度为89.31%、特异度为76.44%。子宫内膜超声多模态评分对于RSA患者子宫内膜容受性具有较高的评估作用,同时可以作为临床上预测RSA发生的监测指标。