基于q-高斯分布的投资组合实证分析  

Empirical Analysis on Portfolio Model Based on q-Gaussian

作　　者：刘遵雄[1] 刘江伟[1] 郑淑娟[2] 陈英[1] 

机构地区：[1]华东交通大学信息工程学院,江西南昌330013 [2]江西财经大学科研处,江西南昌330013

出　　处：《统计与信息论坛》2014年第5期20-25,共6页Journal of Statistics and Information

基　　金：国家自然科学基金项目<上市公司财务预警正则化和贝叶斯变量选择技术研究>(71361009);教育部人文社会科学研究规划基金项目<稀疏财务预警模型及其变量选择技术研究>(13YJC630192);教育部人文社会科学研究规划项目<基于折线模糊神经网络的证券投资组合方法研究>(12YJCZH078);江西省研究生创新基金项目<高维数据聚类中有限混合模型及其算法研究>(YC2013-S172)

摘　　要：投资组合是一个复杂系统问题,选择合适的q-分布及其密度表达形式是应用中的一个重要问题。首先从含有噪声的线性随机微分方程中推导出q-高斯分布概率密度函数,其表达形式简单,参数对分布的影响非常直观;接着将q-高斯分布应用于投资组合理论的均值-方差模型和均值-VaR模型;最后结合沪市股票数据进行实证分析,结果表明两种模型在q-高斯分布假设下的实际收益均大于其在高斯分布假设下的实际收益。q-Gaussian distribution has been widely used in interdisciplinary sciences and complex systems.In this paper,we infer density function of q-Gaussian distribution from linear stochastic differential equation with both multiplicative and additive noises.This density function form is easily-used and the influence of parameters on the distribution is more intuitive.By using q-Gaussian distribution in mean-variance and mean-VaR portfolio models with data from Shanghai Stock,a better result can be obtained under the assumption that stock returns obey q-Gaussian distribution than Gaussian distribution.

关 键 词：q-高斯分布 投资组合 均值-方差模型 均值-VAR模型 有效前沿 

分 类 号：F830.91[经济管理—金融学] O212[理学—概率论与数理统计]