中国股票市场可预测性研究:基于机器学习的视角
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    股市风险溢价是金融学中的一个经典研究问题.常见的线性模型存在着模型误设和参数不稳定的问题,难以有效预测风险溢价.本研究从机器学习的视角重新检视了中国股票市场的可预测性.基于1996年1月—2019年12月的数据,构建提升回归树(boosting regression trees, BRT)模型对股市收益率与波动率进行样本外预测,并构建了最优风险资产配置模型.实证结果显示:1)提升回归树方法能够对收益率、波动率和最优风险资产权重做出准确预测;2)在收益率预测中最重要的三个变量分别是净权益增加值、换手率和股价方差;挖掘预测变量之间的非线性关系是BRT预测能力的来源;3)结合提升回归树预测构建的最优风险资产组合可以为投资者带来更高的收益和效用.本研究将机器学习方法引入股票市场风险溢价的研究,为此问题的研究提供了全新的视角.

    Abstract:

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李斌,龙真.中国股票市场可预测性研究:基于机器学习的视角[J].管理科学学报,2023,(10):138~158

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2024-02-09
  • 出版日期:
您是第位访问者
管理科学学报 ® 2024 版权所有
通讯地址:天津市南开区卫津路92号天津大学第25教学楼A座908室 邮编:300072
联系电话/传真:022-27403197 电子信箱:jmsc@tju.edu.cn