基于状态空间模型构建我国固定资产投资的SWI景气指数

从众多经济指标中选取了固定资产投资的先行、一致指标组,利用所选择的指标基于状态空间模型,采用Kalman滤波估计方法得到了固定资产投资的一致和先行SWI景气指数.对一致指数的分析表明,自1998年以来我国固定资产投资经历了蓬勃扩张的投资长周期和两轮振荡波动的投资短周期,从2008年开始在国际金融危机蔓延和我国经济结构调整的大背景下固定资产投资进入相对平稳增长期.通过对先行合成指数的分析,认为"十二五"期间投资将保持稳定增长,出现大起大落的可能性很小.     

基于景气指数的我国工业经济周期性波动特征及本轮波动特点研究

通过多方面收集与我国工业部门经济运行相关的月度经济指标,利用时差相关分析等方法从中筛选出我国工业经济运行的先行、一致和滞后指标,并利用国际上先进的合成指数方法构建了我国工业部门的景气指数,根据其波动态势具体分析了我国工业经济的周期性波动特征,并结合主要经济指标的变动对我国工业部门的本轮景气波动特点进行了具体分析。结果表明2000年以来我国工业经济共经历了三次完整地景气循环,现正处于第四次循环的下降期。其中第一轮循环属于典型的长扩张型周期,并且呈现明显的非对称性周期特征,第二轮循环属于典型的震荡型周期,且收缩幅度和扩张幅度明显缩小,受金融危机影响第三轮景气循环的谷底较深,但随后我国工业景气呈现强劲上升态势,目前工业景气指数处于下降期.     

利用多变量马尔科夫转移因子模型对我国经济周期波动的经验研究

本文应用多变量动态马尔科丈转移因子模型对我国1991年1月以来的经济周期波动进行研究。通过选取两组与经济景气一致的宏观经济指标进行实证分析,结果表明多变量动态马尔科夫转移因子模型对不同组指标的分析是一致的;根据模型所构造出的景气指数与一致合成指数的对比分析,我们发现这两个指数不论从变动趋势和峰谷转折点,还是波动幅度上都极其相似;通过对经济周期转折点测定,并与我国经济运行状况对比,我们认为用多变量动态马尔科夫转移因子模型刻画经济周期的特征是有效的。     

基于海量网站日志数据的房地产需求指数研究

网络日志数据作为亿万消费者的意图数据库,为研究消费者需求波动提供了有效的量化指标,研究以北京市二手房为例,首先构建网站浏览日志数据与房地产成交量的关联模型,根据用户购房意图对网站进行分类,以不同类型房产网站的浏览次数(PV)、用户数(UV)等数据衡量购房者的关注及需求波动,构建房产成交量的先行、一致和滞后指数并对其关系进行检验,构建的房产指数是对现有指标体系的补充,为房地产开发商、普通购房者、政府相关管理部门提供决策指导和参考依据.     

宏观经济监测预警系统(V)

§5.同步、先行、滞后指标的判断和选取 从前几节的讨论可见,建立宏观经济监测预警系统的基础,是选择先行、同步、滞后这三类指标组,§2中给出的同步、先行、滞后指标的定义,提供了通过对历史上各峰谷日期比较而判断的直接选择方法,这种方法直观可信,但要求较长的数据序列以反映经济波动规律,而我国改革刚开始不久,可供分析的数据时间长度较短,用直接法判断往往有一定困难,因此需要探寻更合适的方法,本节将向大家介绍如下几种选择同步、先行、滞后指标的方法: 1.K—L信息量法 4.灰色关联法 2.聚类分析法 5.时序相关法 3.循环方式匹配法 6.…     

基于广义动态因子模型的中国出口周期分析与预测

研究出口周期的景气循环对于进一步扩大出口及推动整个国民经济的发展具有重要的意义.基于传统的先行指标体系和SW景气指数方法能够为出口周期的监测和预警提供参考,而近年来逐渐完善的广义动态因子模型基于频域分析方法,在处理高维数据方面比前两种方法更具有优势,同时该方法在拐点的探测方面也具有重要的作用.作者首先对三种指数构建方法进行了理论上的介绍;其次,分别运用三种方法构建了中国出口增长循环的一致及先行指数;最后,对三种方法在中国出口周期分析上的表现进行了比较与评价,得出了一些重要的结论.     

交易行为可作为价格波动的先行指标吗?——基于线性与非线性模型的比较研究

本文基于沪深300股指期货四个不同样本期的1分钟交易数据,比较研究了静态线性的马尔可夫转换自回归模型MSA(Markov Switch Autoregress Model)和动态非线性Symmetrised Joe-Clayton Copula模型在对金融变量间相互关系上建模的适用性。研究结果表明,当期价格波动与滞后一期交易行为间不存在稳定的线性关系,但存在明显的尾部相关结构,并且其相关性在趋势行情中尤为显著。这一结果不但表明,趋势行情中滞后一期的交易行为可以作为当期价格波动的先行指标,还展现出了非线性Copula模型在描述金融变量间的相互关系上的适用性和显著优势。     

货市与股市波动的超前滞后关系 ——基于复主成分分析法

在传统主成分分析的基础上,复数希尔伯特主成分分析通过将希尔伯特变换与随机矩阵理论相结合获取滤噪经济数据的频域信息,为揭示股票市场与货币市场波动的超前滞后关系提供了途径.实证研究结果显示,在样本区间内,中国股票市场指标相对于货币市场指标来说大部分呈现出超前的变化,而在货币市场中,数量型指标波动较为靠前,价格型指标的反应则较为滞后.此外,股票价格与货币供应量的波动之间存在反馈效应.探索两市场间这样一种动态关系能为政府对金融市场的监管工作提供相应的政策建议.     

考虑群体一致性的动态群体决策方法

为了求解一类包含多轮群体评价过程的动态群体决策问题，定义了个体效用波动和群体一致度的概念并分别建立了相应的计算指标，利用决策个体的效用波动指标提出了决策个体权重的修正方法，然后提出了一种基于群体一致度指标的加权算法，得到了各决策方案的群体效用评价。最后给出了计算实例。     

金融资产收益率尾概率估计研究

在对金融资产进行投资时,投资者所关注的问题往往是金融资产收益率发生大波动的概率,简称尾概率.本文利用大偏差定理对此概率如何进行估计进行深入研究.将收益率按其尾部的分布特征分成三类,分别对其进行研究,得到三种不同的估计公式.本文对收益率序列存在相关性、收益率是多元随机变量情况下的尾概率估计问题也进行了分析.     

自然灾害恢复重建的联盟博弈分析

自然灾害恢复重建的关键之一,是救济基金的筹集.论文基于联盟博弈的理论分析了国家财政拨款、地方财政拨款、红十字会等社会机构募捐三条途径,对国家财政、地方财政、社会募捐机构三方, 应筹集救济基金的比例进行了论证.使全社会对恢复重建救济基金筹集的满意度最大.     

Optimal construction and rebalancing of index-tracking portfolios

Index funds aim to track the performance of a financial index, such as, e.g., the Standard?&?Poor’s?500 index. Index funds have become popular because they offer attractive risk-return profiles at low costs. The index-tracking problem considered in this paper consists of rebalancing the composition of the index fund’s tracking portfolio in response to new market information and cash deposits and withdrawals from investors such that the index fund’s tracking accuracy is maximized. In a frictionless market, maximum tracking accuracy is achieved by investing the index fund’s entire capital in a tracking portfolio that has the same normalized value development as the index. In the presence of transaction costs, which reduce the fund’s capital, one has to manage the trade-off between transaction costs and similarity in terms of normalized value developments. Existing mathematical programing formulations for the index-tracking problem do not optimize this trade-off explicitly, which may result in substantial transaction costs or tracking portfolios that differ considerably from the index in terms of normalized value development. In this paper, we present a mixed-integer linear programing formulation with a novel optimization criterion that directly considers the trade-off between transaction costs and similarity in terms of normalized value development. In an experiment based on a set of real-world problem instances, the proposed formulation achieves a considerably higher tracking accuracy than state-of-the-art formulations.     

Developing and Maintaining an Equity Index Fund

An index fund is a portfolio of shares designed to replicate the investment performance of a market index. The index represents the behaviour of the market as a whole. This paper describes the selection of an index fund which minimizes expected tracking error. Using a multivariate model of returns on shares, a development of a univariate model by Taylor, the selection problem is formulated as a quadratic programme. The effects of various constraints on tracking error are demonstrated. Several policies for the readjustment of a fund are examined in the context of the differing objectives of fund managers. As a general rule, regular readjustment is shown to be a more expensive policy than irregular updating.     

中证开放式基金指数和GARCH-M模型

基于开放式基金指数周收益率时间序列的非正态性和厚尾特性,以中证开放式基金指数为例,运用GARCH-M模型进行研究,系统地分析我国不同类型的开放式基金的投资风险.实证分析表明:GARCH-M模型对中证开放式基金指数周收益率的拟合效果较好,并为预测我国开放式基金的投资风险提供了科学依据.     

养老保险基金研究

本文通过对我国基本养老保险中的“社会统筹”与“个人账户”中的有关数据进行了合理地分析和预测。在我国现行的养老保险制度的基础上,对1978年到2010年山东省职工的年平均工资用matlab进行了指数函数曲线拟合。预测出2011到2035年的年平均工资,从而预测出某企业在2000年-2034年的职工月工资和缴费指数。求出了各年龄段的替代率。计算了养老保险基金的缺口情况。通过lingo软件计算得出满足目标替代率和达到收支平衡时可采取的措施。     

几种电梯运行模式的比较及应用

通过对上班高峰时段的电梯运行情况进行分析,以"最后被运送的乘客的等待时间最短"的"最大最小"原则作为其评价指标,以"电梯运行周期与运行总时间之比等于电梯在一个周期内运送的乘客数与乘客总数之比"的"比例"原则为依据,对高层楼宇中人员流动高峰时段的几种电梯运行方案建立了数学模型进行描述与比较,找到了电梯停靠楼层的最佳方案,并对北京大学第三医院外科楼的运行方案做出定量的数学证明.     

基于CVaR约束的指数组合优化模型及实证分析

随着指数衍生产品日益受到重视,指数化投资组合常被投资者或机构所采用,而用有限的资金按指数构成比例进行投资显然是不现实的,所以指数的最优误差追踪就显得更加重要。本文将追踪误差定义为证券投资组合收益率与所追踪的指数基准收益率之差,并在分析CvaR(ConditionalValue at Risk)的基础上,在无交易费用和有交易费用的情况下,建立了基于CVaR约束的追踪误差最小化的指数组合优化模型,对指数进行复制,并通过实证分析,得出了基于CVaR约束的追踪误差最小时的样本期内及样本期外的最优投资策略,验证了CVaR约束控制风险的有效性。     

Three fuzzy goal programming models for index portfolios

Studies show that most actively managed mutual funds struggle to beat the market, driving an increase in the popularity of index investing. Index investing instruments, including index funds and Exchange-traded Funds, aim to track market performance. This study pursues both tracking error minimization and excess return maximization, two conflicting objectives, to construct an index portfolio. In the real-world financial environment, the desires and expectations of decision makers are generally imprecise. This study applies fuzzy theory to deal with imprecise objectives. This study represents minimizing tracking error and maximizing excess return as ‘fuzzy goals’ to improve traditional goal programming, which is suitable for handling multiple conflicting objectives, but subject to establishing crisp goals. Three fuzzy goal programming (FGP) models that track indexes are compared and discussed, and the results show that through certain membership functions and tracking models, an index tracking portfolio with a tracking error lower than the 0050 index fund, and a similar excess return to 0050 index fund can be constructed using additive type FGP. max-min type FGP underperforms the additive type FGP in index fund construction.     

Simultaneous pursuit of out-of-sample performance and sparsity in index tracking portfolios

Index tracking is a passive investment strategy in which a fund (e.g., an ETF: exchange traded fund) manager purchases a set of assets to mimic a market index. The tracking error, i.e., the difference between the performances of the index and the portfolio, may be minimized by buying all the assets contained in the index. However, this strategy results in a considerable transaction cost and, accordingly, decreases the return of the constructed portfolio. On the other hand, a portfolio with a small cardinality may result in poor out-of-sample performance. Of interest is, thus, constructing a portfolio with good out-of-sample performance, while keeping the number of assets invested in small (i.e., sparse). In this paper, we develop a tracking portfolio model that addresses the above conflicting requirements by using a combination of L0- and L2-norms. The L2-norm regularizes the overdetermined system to impose smoothness (and hence has better out-of-sample performance), and it shrinks the solution to an equally-weighted dense portfolio. On the other hand, the L0-norm imposes a cardinality constraint that achieves sparsity (and hence a lower transaction cost). We propose a heuristic method for estimating portfolio weights, which combines a greedy search with an analytical formula embedded in it. We demonstrate that the resulting sparse portfolio has good tracking and generalization performance on historic data of weekly and monthly returns on the Nikkei 225 index and its constituent companies.     

基于数据的Goodgrant基金最优投资策略

对Goodgrant基金的投资策略进行研究。首先,根据投资要求,对候选学校进行初步筛选,基于筛选后的学校,选取与教育绩效有关且数据信息完整的变量对学校进行聚类,并利用聚类结果对缺失数据进行补全;然后,提出了评价学生教育表现的绩效指标、绩效指示变量及绩效贡献变量的定义与关系,通过对绩效指示变量进行主成分分析,确定出每个学校当前的绩效值,并以此对所有学校进行初步排名;最后,以获得奖学金的学生占当年入学学生总数的比例作为绩效贡献变量,给出每个学校投资回报率的计算公式,并以该公式为依据,从绩效排名前100的学校中选出待投资的10所学校及捐赠数额。