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[量化金融] 基于Tsallis相对熵风险的金融投资组合 [推广有奖]

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大多数88 在职认证  发表于 2022-6-11 10:24:37
应用经济学4,209【15】Dionisio A,Menezes R和Mendes D A,2006金融市场不确定性分析的经济物理学方法:对葡萄牙股市的应用,欧洲物理杂志B,50,161【16】Maasoumi E和Racine J,2001股票市场回报的熵和可预测性,计量经济学杂志107,291【17】Zhou R,Cai R和Tong G,2013,熵在金融中的应用:综述,熵,15,4909【18】Lassance N和Vrins F,2018年最小Rényi熵投资组合,arXiv:1705.05666v4【19】Ormos M和Zibriczky D,2002年基于熵的金融资产定价,PLoS ONE 9,1【20】Tsallis C,1998年基于熵的一致性测试广义标准,物理评论E 58,1442【21】Kullback S,1959年信息理论与统计(纽约,威利)[22]Tsallis C,Anteneodo C,Borland L和Osorio R,2003年非扩展统计力学与经济学,Physica A,324,89[23]Osorio R,Borland L和Tsallis C,2004年高频股市可观测分布,非扩展熵:跨学科应用(纽约;牛津大学出版社,编辑)。

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-6-11 10:24:40
Tsallis C和Gell Mann M)[24]Tsallis C,2000非扩展统计力学导论(纽约;Springer)Tsallis基于相对熵的投资组合17[25]Mantegna R N和Stanley H E,2000经济物理学导论:金融中的相关性和复杂性(剑桥;剑桥大学出版社)[26]Devi S,2017金融市场动力学:是否超扩散?《统计力学杂志:理论与实验》,2017,083207【27】Shalizi C R,2007年q指数(Tsallis)分布的最大似然估计,arXiv:数学/0701854【28】Furuichi S,Yanagi K和Kuriyama K,2004年Tsallis相对熵的基本性质,《数学物理杂志》,45,4868【29】Massey F J,1951年《Kolmogorov-Smirnov拟合优度检验》,美国统计协会杂志,46,68【30】Iliopoulos A C,Pavlos G P,Magafas L,Karakatsanis L,Xenakis M和Pavlos E,2015年Tsallis q-triplet和股市指数:标准普尔500和TVIX的案例,《工程科学与技术评论杂志》,8,34【31】Stosic D,Stosic D,Ludermir T B和Stosic T,2018年加密货币交易中的非广义三联体,Physica A,统计力学及其应用,5051069Tsallis基于相对熵的投资组合18图1。每月标准化百分比收益率分布与高斯分布(蓝色实线)的比较,高斯分布与数据具有相同的平均值和标准偏差(黑点)。(a) 1995年1月至2017年1月期间的标准普尔500指数和(b)同期的纳斯达克指数。Tsallis基于相对熵的投资组合19图2。-高斯拟合标准普尔500指数和标准普尔500指数和纳斯达克随机选择的五只股票的月收益率分布。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-6-11 10:24:43
股票的股票代码显示在每个相应的数字上。时间为1995年1月至2017年1月。Tsallis基于相对熵的投资组合20图3。投资组合的月平均超额收益与使用程序I考虑的四个风险指标相比。参考市场指数为标准普尔500指数。标准普尔500指数股票构成的投资组合。每个投资组合中的股票数量为25只。数据间隔2000-2018。Tsallis基于相对熵的投资组合21图4。程序I中四个风险衡量指标的表现作为组合中证券数量的函数(多样化)。Tsallis相对熵基础投资组合22图5。程序I 2000-2018年调查期间的q变化。Tsallis基于相对熵的投资组合23图6。在2000-2009年和2009-2018年这9年的较短时期内,投资组合的平均月度超额收益与四种风险度量的比较,步骤I.Tsallis基于相对熵的投资组合24图7。程序II中,每个五年窗口中用于投资组合构建的股票数量,与每个窗口的最后一年相对应。Tsallis基于相对熵的投资组合25图8。与程序II的图3相同。Tsallis基于相对熵的投资组合26图9。与程序II的图6相同。

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