我国股票市场指数及指数证券投资组合

"剩下的一些股票则存在不同程度的 数据不足现象!因此就以这 *)+支股票来代表上 海证券交易所在这段时间交易的所有股票!深圳 股票交易所的样本时间区间从 %&&,年 &月 $)日 至()))年&月$)日!深圳股票市场这段时间共有 *’’支股票交易"舍弃上市日期在 %&&,年 %)月 % 日以后的股票"以及在样本区间内停牌日超过 * 周以上的股票!停牌日小于 *周的股票"由于停牌 日之前和之后一个交易日的股价差别不大"因此 采取在停牌日收益率补 )的方法!如此得到 $$% 支股票的时间序列数据!本文利用周度数据进行 分析!数据来源于路透金融系统"其价格数据已经 对除现金红利以外的配股-送股-股票转赠进行了 调整"在这个价格的基础上"再把现金红利的发放 考虑进去"计算出各支股票的周收益率!周收益率 用连续复利收益率表示"即 ./01 23456/07 8/09: 2346/0:% 5%9 式中;6/0代表各支股票在时间0的价格<=/0代表收 益率<8/0代表红利! 为了从各支股票变化中"分离出收益率的共 同变动因素"首先对这些收益率数据进行主成分 分析!从主成分分析结果看"深圳股票市场第一个 主成分能解释价格变动达到 $%!$>"上海股票市 场第 %个主成分能解释价格变动达到 $(!(>!如 果说第 %主成分反映了影响各只股票价格变化的 共同因素导致价格发生的变动"这些共同因素就 是市场的系统风险因素"因此第 %主成分反映了 市场的变化!从第 %主成分的解释率 $)> 左右可 以看出"从平均意义上来说"个股变动 $)> 左右 是由市场变动引起的",)> 左右的变动是由非市 场变动引起的"而非市场变动主要归结于企业特 有因素造成的变化"这可以从第二主成分以后的 各个主成分解释力很差这一点上看出"上海股票 市场??个主成分的累计贡献率才刚超过&)>!从 分析结果也可以看出"个股变化已经显示出个性" 通过投资分散化可以分散掉个股风险的 ,)> 左 右"多元化投资在中国已经显示出投资优势!但与 美国市场相比"美国市场的个股变化平均 (,> 是 由市场变化引起的"分散化投资优势在美国市场 变相更为明显! 第一主成分反映了市场的变化"而反映市场 变化也是指数的首要功能"因此指数与主成分的 区别可以用来判断指数是否反映了市场变化!现 在市场上存在的用来反映上海股票市场整体变化 的指数主要有 *个;上证 @股指数-上证 A股指 数-上证综指和上证 $)指数!而深圳股票市场反 应大盘的指数有深圳@股指数-深圳 @股成分指 数-深圳综合指数-深圳综合成分指数-深圳 A股 指数-深圳A股成分指数!它们与各自市场的第一 主成分相关系数见表 %! 表 # 第一主成分和指数之间的相关系数 %@深圳股票市场 指数种类 BCB@ BCB@% BCBD BCBD% BCBA BCBA% BCEFGH%)!&,+ )!’,$ )!&,+ )!’,(? )!*+& )!*(& %A上海股票市场 指数种类 BBI@ BBIA BBID BBI$) BBEFGH%)!&’$ )!?)+ )!&’( )!’,, 注;BCB@是深证@股指数"BCB@%是深证@股成分指数" BCBD和 BCBD%分别是深证综合指数"综合成分指数! BCBA和 BCBA%分别是深 证 A股 指 数 和 成 分 指 数! BCEFGH%代表深证的第一主成分!BBI@"BBIA"BBID" BBI$)分别是上海股票市场 @股指数"A股指数"综合指 数和 $)成分指数!BBEFGH%是上证的第一主成分! 从结果来看"在深圳市场"第一主成分与深圳 @股指数和深圳综合指数的相关性最大!在上海 股票市场"第一主成分与上证 @股指数和上证综 指的相关性最大!也就是两个市场的综合指数和 @股指数最能反映市场的变化!这个结果一方面 J(%J 管 理 科 学 学 报 ())(年 %) KKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKK 月 与直观的判断相吻合!因为这两个指数分别是在 两个股票市场上交易的所有股票的加权平均!它 们应当反映市场的整体变化"#$%&’和#(’以上 的相关系数也说明了两个市场的综合指数虽然利 用总市值作为权重!但这种做法并没有影响它们 对流通股股票市场变化的反映!这种做法造成的 误差极小% 两个市场 )股指数与第一主成分差异很大! 两者的相关系数只达到 *%+左右%由于第一主成 分反映的是 ,股市场的价格变化!这说明 ,股市 场与 )股市场是两个完全不同的市场!两者的差 异很大% 深圳两个成分指数和上海 -*指数分别是由 在两个市场上市的部分股票组成的成分指数!是 容易实现的投资组合!但它们与第一主成分有较 大差异!它们并不能充分反应市场的变化!不是一 个风险充分分散化的投资组合% . 指数证券组合的构造 上面已经看到两个市场,股指数最能反映, 股市场的整体变化!,股指数就可以看成 ,股市 场充分分散化的证券投资组合!这个组合只反映 市场系统风险!是一个极好的投资对象%但是由于 组合含有在整个市场交易的所有股票!还要对不 断上市的股票的进行调整!投资起来操作性很差! 不是一个好的投资组合%下面设法从整个股票市 场选取较少的股票!根据合适的权重进行投资!其 投资组合收益率能与 ,股指数有一样的收益%也 就是说!希望能够构造一个证券投资组合!其收益 率的变动与选定的市场指数的变动具有一致性% 这个证券投资组合也叫指数证券组合% 要构造出一个指数证券组合!关键有两点/ 01从市场的所有股票中选取一部分股票!作 为构造指数证券组合的投资对象!称之为证券组 合投资群体2345674894343:8;694<1%本文选取 +*支 股票!这 +*只股票与选定指数的变动要尽可能的 一致%本文采用聚类分析方法来做到这一点% =1对证券投资群体中的每一支股票!选择合 适的投资比例!使得到的证券投资组合即指数证 券组合与选定的市场指数充分接近%本文以 ,>? 模型作指导!通过时间序列主成分分析和最优化 求解来做到这一点% .%@ 证券组合投资群体 利用聚类方法选取投资群体!其中的每一支 股票要与市场指数变化尽量一致!指数证券组合 模拟指数的效果才会更好%证券或指数变化的一 致性可以用 A2BCDE BFD1=的大小来衡量!其中/BCD 和BFD是证券或指数的收益率%A2BCDE BFD1=越小! 证券或指数的变动越具有一致性%根据样本数据! A2BCDE BFD1=的大小可以由式2=1来估计% AG2BCDE BFD1=H 0IJ I FH0 2BCDE BFD1= 2=1 等式右边的BCD!BFD!DH0!=!K!I是样本观测期间 证券或指数的实际观测值!其中 I是样本观测长 度%因此定义聚类用的距离为 LCFHJ I FH0 2BCDE BFD1= 2-1 分别对两支股票市场进行分析%在上海股票 市场!把上证 ,股指数收益率时间序列与 M*&支 股票的收益率时间序列放在一个数据集中!进行 转置后!使用N,N中的快速聚类2O,N?PQRN1过 程!该过程根据指定类中心的数据集2此处为上证 ,股指数周收益率时间序列1!求出各股票周收益 率时间序列与它的距离%然后可以按照输出数据 集找到收益率与上证 ,股指数最接近的股票!选 择 +*支股票作为投资对象%在深圳股票市场!把 深圳,股指数和所有--0支股票收益率序列放在 一起使用同样的方法做聚类分析!选择与指数距 离最短的 +*支股票作为投资对象%表 =给出的是 上海股票市场选出的 +*支股票% 表 . 被选中的作为投资对象的 ST U UUU U UUU U UUU U UUU 支股票 V4WX W9Y6;指的样本距离<./007代表 /00007<其他股票代码同样3 !3! 指数证券组合的构造 已经确定了 10支可供投资的股票<下面要 确定这10支股票的投资权重?5EF模型<假定市场上各个股票的回报 率受 G个风险因子的影响<它们的回报率可以由 下式表达: HIJC KI0L KI5M5JL @ L KIGMGJL NIJ IC 0<5<7<@EF从理论上给出了一个理想的求解 投资组合比例的方法<但在实用中<最大的难题是 怎样找出这些风险因子3常用的做法有 4种:分析 外部经济因素对股票市场的影响<然后找出影响 股票市场的这些外部风险因子b使用统计分析方 法对价格回报率数据进行分析<从而从统计意义 上找出影响回报率变化的风险因子b分析影响价 格回报率的财务因素和股票市场因素<用股票市 场内部因素和公司财务因素分析股票市场各个回 报率的相对变化3这 4种做法各有优缺点<单纯从 对市场解释的意义上看<第 5种最差<第 7种较 好<第 4种最好3由于第 4种方法过于复杂<在此 采取第 7种方法3 把每个市场选择得到 10支股票和 >股指数 收益率时间序列放在一起<进行主成分分析3结果 表明<上海股票市场需要前 40个主成分才能解释 这10支股票或指数变动的21c3而深圳股票市场 前76支主成分的解释程度达到20c<第一主成分 可以解释的程度为 82c3在上海股票市场<用前 40支主成分作为多因子模型的因子<求解上面的 二次规划问题<求得各个股票的权重<结果见表 43实际上<10支股票中只有52支股票的权重不为 零<也就是只用到 52支股票3在深圳股票市场<使 用前 76支主成分作为多因子模型的因子<使用同 样的方法<有 7/支股票的权重不为零3 需要指出的是<权重为 0是由于在 (d%([上求 e85e 管 理 科 学 学 报 7007年 50 $$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$ 月 解线性约束的二次优化造成的!由于 "#$"%求解优 化的功能并不是很强&可能在角点附近就把某些 权重的取值设为 ’!如果换一种计算语言(如 )*+%*,-&这些为 ’的权重可能不会为 ’&但会很 小!由于这儿不追求计算精度&就没有在其他计算 语言上计算!这些权重为 ’的股票是无法从投资 群体中直接剔除的!因为可以看出&投资组合的权 重与距离大小无直接关系!实际上&从金融理论上 讲&决定股票投资权重的往往是它们的相关性!如 果一个股票与其他资产或其他资产的组合的相关 性很强&这个资产在组合中的权重可能很弱! 表 . / // / // / // / // 各个股票在投资组合中所占的比例 $01" 2"345+ $01" 2"345+ $01" 2"345+ $01" 2"345 /// /// /// /// + $01" 2"345+ /// /// /// /// 67’’8 ’!’9:: 67’;’ ’ 67<7; ’ 677=; ’ 67=79 ’ /// /// /// /// 67’>9 ’!’’;’7 67’;9 ’ 67<=’ ’ 677;9 ’ 67==: ’ 67’>> ’!’;<<= 67’;= ’!’;9;? 677’? ’ 677?; ’ 67; /// /// /// /// <’ ’ /// /// /// /// 67’>? ’ 67’?: ’ 6779 /// /// /// /// 67’78 ’!’9=7> 67<<: ’ 677:; ’ 67=<= ’ 67;>9 ’ 67’7: ’ 67<<7 ’ 677:? ’ 67=87 ’!<<:; 67;7’ ’!’9? /// /// /// /// 7: 67’77 ’!’>>:8 67<8? ’!<89> 6779? ’!’<=>? 67=8 /// /// /// /// = ’ 67;77 ’!’’>=> 67’7; ’ 67<78 ’!’’:9; 677>> ’!’:899 67=:7 ’ 67; /// /// /// /// =8 ’!’:==; 67’=9 ’ 67<7: ’ 6777: ’!’>78? 67=9’ ’!’<<’9 67;?’ ’!’?>7= 注@$01"指股票代码&2"345+指股票权重! . 结果的分析讨论 首先看这些股票构成的指数投资组

合同

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A 股指数变动是否一致!把由这些股票构成的投资 组合的收益率序列与上证 A股指数的变化率(收 益率-序列在样本期内进行相关系数分析&两者 的相关系数是’!?==;&而相应的深圳股票市场的 投资组合和深证A指的相关系数为’!?=>’8=&可 见在两个市场指数组合对指数拟合效果很好!其 实从操作性上看&更关心两者在样本期过后的一 段时间里两者能否足够相同&把样本期和样本后 :个月收益率直接进行比较&上海市场的比较结 果如图 ’’’至<’’’’万股-的 股票有 =支&小盘股(>’’’万以下-则有 9支&应 该说分布也是比较理想的!这说明这 期 范龙振等@ /////////////////////////////////////////////////////////////////// 我国股票市场指数及指数证券投资组合 市场有很好的代表性! " 结 束 语 #$% 分散化投资在中国股票市场已经显示 出很大优势&可以分散掉个股变化’()左右的 风险* #+% 两个市场综合指数和 ,股指数能够反 映 -股市场变化&其他指数相对较差! #.% 根据 ,/0模型&使用聚类分析方法和 主成分分析方法&选择大约 +(支股票和适当的权 重构造的投资组合就可以在短期内和 ,股指数 变化一致! #1%本文的分析方法也有一定的局限性!如 在选择投资对象时&依据的是历史回报率的统计 特性&因此从历史数据看&投资组合可以对指数有 很好的逼近效果&但选择投资组合主要是为了满 足将来的投资需要&投资组合在将来的表现好坏 要看证券回报率的这些统计特性能否在很近的将 来维持一段时间&实证虽然表明在不远的将来资 产组合仍有很好的表现&但在更长的时间内指数 证券组合的表现还有待于进一步检验! 参 考 文 献2 3$4 56789:;!<79=>7?7@@:>98=A:@2,>6:B8CBDE78F:>:GH=?=I8=HE3J4!JBH8K7?BDL=K7KA:&$MN1
%2$(MO$$. 3+4 JB6KP!06:Q7?H7>=BKBD8=@F7@@:>@7KR>6:@:?:A>=BKBD8=@FC=KQ:@>E:K>@=K@>BAF9B8>DB?=B@7KRA79=>7?IHRS:>@3J4! T:Q=:UBDVABKBE=A@7KR5>7>=@>=A@&$MNW&#$%2WNON’ 3.4 J7KX!VGH=?=I8=HE=K7A79=>7?7@@:>E78F:>3J4!VABKBE:>8=A7&$MNN&#$%2$$YO$+$ 314 ZBR=:&[7K:&X78AH@!\KQ:@>E:K>@3X4!>6=8R:R=>=BK&ZB@>BK2\8U=KXAS87U]^=??&$MMN 3W4 [78=C70!_H7K>=>7>=Q:X:>6BRDB8/B8>DB?=B,K7?C@=@]X0‘X:>6BR,998B7A63X4!ZB@>BK2,A7R:E=A/8:@@&$MM.2 $+’O$.N 3N4 8::>C9:@BDD7A>B8EBR:?@2,ABE978=@BKBD>6:=8:b9?7K7>B8C9BU:83J4!L=K7KA=7?,K7?C@>@JBH8] K7?&$MMW&#.%21+O1N 3’4 H8K=K7K:GH=?=I8=HE,/02,99?=A7>=BKBD7K:U>:@>E:>6BRB?BSC3J4!JBH8K7? BDL=K7KA=7?VABKBE=A@&$MYY&#+%2+WWO+YM 3Y4 L7E7V&X7AI:>6J!T=@F&8:>H8K7KR:GH=?=I8=HE2VE9=8=A7?>:@>3J4!JBH8K7?BD/B?=>=A7?VABKBEC&$M’.&#+%2 N(’ON.N 3M4 TB@:KI:8SZ!Vb>87]E78F:>ABE9BK:K>@BDABQ78=7KA:=K@:AH8=>CE78F:>@3J4!JBH8K7?BDL=K7KA=7?7KR_H7K>=>7>=Q: ,K7?C@=@&$M’1&#$%2+N.O+’1 3$(4 L7E7V&L8:KA6[!06:A8B@@]@:A>=BKBD:b9:A>:R@>BAF8:>H8K@3J4!JBH8K7?BDL=K7KA:&$MM+&#+%21+’O1NW 3$$4 7^F7K@@BKaT! =^S6:88:>H8K&?BU:88=@F2 =^@>B8=A7?8:>H8K@BK?BKS]8HK7A>H7??CE7K7S:R9B8>DB?=B@BD@>BAF@& IBKR@&7KRI=??@3J4!L=K7KA=7?,K7?C@>@JBH8K7?&$MY+&#+%2+O$N 3$+4 a8=KB?RT&[76KT!,A>=Q:/B8>DB?=BX7K7S:E:K>3X4!e:UfB8F2XAa87U]^=??&+((( 3$.4 朱宏泉&卢祖帝&汪寿阳!中国股市的 a87KS:8因果关系分析3J4!管理科学学报&+(($&#W%2’O$+ 3$14 陈怡玲&宋逢明!中国股市价格变动与交易量关系的实证研究3J4!管理科学学报&+(((&#+%2N+ONY ghijklmnopoqrmnlmnoplmstiuhviwliqlmxylmrqhijkzrukohq {-|}~!"]#$%!&&-|’()*]+)~&(,(-) 5A6BB?BDX7K7S:E:K>&LHR7K.K=Q:8@=>C&567KS67=+((1..&<6=K7 /0qhurjh2 ;=>6>6:7998B7A6BD98=KA=97?ABE9BK:K>7K7?C@=@&>6:E7=K=KR:b:@78:@>HR=:R>BR:>:8E=K: =D>6:CA7K8:D?:A>>6:@>BAFE78F:>A67KS:BD>6:567KS67=5>BAFVbA67KS:B8>6:56:Kd6:K5>BAFVb] 1N$1 管 理 科 学 学 报 +((+年 $( 2222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222 月 !"#$%&’("&)&*+,-*.$/.!#-&-"#--"&-01!1231*.-&.$/&4&*#$/-0156*"#)&.$/&4&*!#$#!!+)#-&,7)&8,&!- -"&2#)9&-!"#$%&*:#$/1-"&).$/&4&*#)&$1-*1%11/.$-".*8+$!-.1$’;&!#+*&#,,-"&81+).$/&4&*#)&$1- %11/.$<&*-2&$-31)-81,.1*:0&$&&/-12#9&.$/&4.$%31)-81,.1*-1-)#!9-"&2’=.-"-"&-"&1)7185>( #$/-"!)1#!"&*18*-#-.*-.!*#$/13-.2.?#-.1$:0&!"11*&3).$!.3#,!1231$&$-*#*8#!-1)*:2#9&-"&8#!6 -1),1#/.$%*18-)#!9.$%31)-81,.1*-"&*#2&#*-"&.$/&4&*:#$/-"&$,&--"&*+218*@+#)&//.88&)&$!&*18 )&*./+#,*2.$.2.?&/.$-"&*#23,&3&).1/-11A-#.$-"&0&.%"-18&#!"*-1!9.$-"&31)-81,.1’5A1+-BC *-1!9*#)&*&,&!-&/8)12&<&)72#)9&--11A-#.$-"&-)#!9.$%31)-81,.10.-"*3&!.8.&/0&.%"-’("&.$/&4.$% 31)-81,.1*"#<&#,21*--"&*#2&)&-+)$*#*-"&.$/&4&*A1-".$-"&*#23,&3&).1/#$/#8-&)*#23,&3&).1/ D-")&&21$-"*E’ FGHIJKLMN 2#)9&-.$/&4&*O.$/&4.$%31)-81,.1O!,+*-&)#$#,7*.*O PPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPP 5>(21/&, D上接第 Q页E RSTLHJUVJWWJUXYVSJKMJXZGVSJKMSJV[YMS\VZJ]YS\]\SHWJLG] _^‘a6bacd:‘efghija6kacd l!"11,18m#$#%&2&$-:(.#$n.$o$.<&)*.-7:(.#$n.$pCCCqB:r".$# stMSKYVSN u$-".*3#3&):8)12-"&./!1221$-)&$/:0&3+-81)0#)/-"&/&8.$.-.1$18!163&)*.*-&$!& .$<1,#-.,.-718<&!-1)lv21/&,:#$/&*-#A,.*"-"&&@+.<#,&$-)&,#-.1$*".3A&-0&&$!1221$3&)*.*-&$!&.$ <1,#-.,.-7#$/!1.$-&%)#-.1$’m&#$0".,&:0&%.<&-01)&3)&*&$-#-.1$*18!1221$3&)*.*-&$-8#!-1)*+$/&) -"&l-1!96=1-*1$#$/w1$?#,16w)#$%&)8#!-1)/&!1231*.-.1$*:#$/<&).87-"&&4.*-&$!&18!1.$-&%)#-.1$ A&-0&&$-"&*&-01)&3)&*&$-#-.1$*’m1)&1<&):+$/&)-"&+$1A*&)<&/<#).#A,&*-1A&v5xDyE:-"&)&3)&6 *&$-#-.1$18!163&)*.*-&$!&8#!-1)*.*3)&*&$-&/:#$/$&!&**#)7!1$/.-.1$*18&4.*-.$%!163&)*.*-&$!&8#!-1)* #)&#,*1*-+/.&/’ FGHIJKLMN <&!-1)lv21/&,O!1221$3&)*.*-&$!&.$<1,#-.,.-7O!1221$3&)*.*-&$-8#!-1)O!1.$-&%)#6 -.1$O,1$%6)+$!1221$-)&$/ zqyz第 Q期 范龙振等N {{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{ 我国股票市场指数及指数证券投资组合 我国股票市场指数及指数证券投资组合 作者： 范龙振， 王海涛， 何华 作者单位： 复旦大学管理学院,上海,200433 刊名： 管理科学学报 英文刊名： JOURNAL OF MANAGEMENT SCIENCES IN CHINA 年，卷(期)： 2002，5(5) 被引用次数： 9次 参考文献(14条) 1.Sharpe W Capital asset prices:A theory of market equilibrium 1964(04) 2.John L The valuation of risk assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital budgets 1965(01) 3.Jan M Equilibrium in a capital asset market 1966(01) 4.Bodie.Kane.Marcus Investments. third edition 1996 5.Kariya T Quantitative Method for Portfolio Analysis-MTV Method Approach 1993 6.Connor G The tree types of factor models:A comparison of their explanatory power 1995(03) 7.Connor G.Korajczyk R Risk and return in an equilibrium APT:Application of a new test methodology 1988(02) 8.Fama E.Macbeth J Risk, return andequilibrium: Empirical test 1973(02) 9.Rosenberg B Extra-market components of covariance in security markets 1974(01) 10.Fama E.French K The cross-section of expected stock returns 1992(02) 11.Hakansson GR Higher return,lower risk:Historical returns on long-run actually managed portfolios of stocks,bonds,and bills 1982(02) 12.Grinold R.Kahn R Active Portfolio Management 2000 13.朱宏泉.卢祖帝.汪寿阳 中国股市的Granger因果关系分析[期刊论文]-管理科学学报 2001(05) 14.陈怡玲.宋逢明 中国股市价格变动与交易量关系的实证研究[期刊论文]-管理科学学报 2000(02) 相似文献(2条) 1.期刊论文 陈辰.范龙振.叶锋 指数证券组合模拟市场指数的聚类和MTV方法 -管理工程学报2001,15(4) 根据Markowitz组合证券投资理论,在一定的假设下,投资者优化其投资组合的结果必定是以市场证券组合为其最优风险资产的投资组合.国外许多研 究也表明消极投资策略是有效的,投资者只要按照某个较有代表性的股票市场综合指数中的每个股票所占权重投资每个股票,就可以消除股票的特有风险 ,达到很好的投资效果.但是,股票市场上股票种类繁多,有限的资金很难按照股票市场综合指数去投资.本文提出了一种利用聚类分析和MTV模型,可以以 有限的几种证券的资产组合去逼近市场综合指数的方法.然后以上海股票市场为例,从任意选取的50种股票中使用本方法抽取不超出10种股票,用它们的 组合去逼近上证综合指数,取得了比较满意的逼近和预测效果. 2.期刊论文 范龙振.王海涛.何华 上证指数及其证券组合的构造 -管理工程学报2003,17(1) 通过对上海股票市场的分析,可以看到一个充分分散化的投资组合可以分散掉市场70%左右的个股风险.而对上海股票市场几个股票指数的分析,告诉 我们上证A股指数和上证综合指数可以反应市场的变化,是风险充分分散化的投资组合.但如果按照这两个指数的权重投资非要大量的资金不可,并且要对 不断变化的新股上市进行调整.本文根据APT定价模型,利用聚类分析、主成分分析、回归和优化方法找出将近20种股票,按一定比例投资于这20个股票的 组合可以与指数至少在短期内(3个月)变动一致.从而可以做到投资于少量股票,取得指数的收益. 引证文献(9条) 1.王欣.尹留志.方兆本 股票价格成份指数编制方法研究[期刊论文]-预测 2009(3) 2.朱宁.徐标.仝殿波 上证指数的时间序列预测模型[期刊论文]-桂林电子工业学院学报 2006(2) 3.李俭富 基于我国证券市场的指数跟踪管理方法及应用研究[学位论文]博士 2006 4.杨宝臣.王立芹.卢宇 遗传算法在指数投资组合中的应用[期刊论文]-北京航空航天大学学报（社会科学版） 2005(4) 5.柴文义.肖春来.相斐 股票价格(指数)与收益率的相关性分析[期刊论文]-北方工业大学学报 2005(1) 6.王峰 投资组合理论及其指数模型的实证分析[期刊论文]-中国经济问题 2004(6) 7.王立芹 指数基金及指数化投资的实证研究[学位论文]硕士 2004 8.王立芹 指数基金及指数化投资的实证研究[学位论文]硕士 2004 9.温从德 基于遗传算法的股票指数复制方法实证检验[期刊论文]-中国城市经济 2010(5) 本文链接：http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical_glkxxb200205003.aspx

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