支持向量機在基金評估中的應用.pdf

1、隨著我國新基金的不斷設立和基金行業(yè)的超常規(guī)發(fā)展，恰當?shù)谋O(jiān)測、分析和評價基金的業(yè)績己越來越重要。在此背景下，本文希望通過借鑒西方國家證券投資基金績效評價的方法，探索符合我國證券市場特點的業(yè)績評估體系，為基金投資者、監(jiān)管者、基金管理公司以及基金業(yè)的發(fā)展提供一些參考。 統(tǒng)計學習理論是一種專門研究有限樣本情況下機器學習規(guī)律的理論，追求在有限信息的條件下得到最優(yōu)結果。支持向量機是在統(tǒng)計學習理論的基礎上發(fā)展而來的一種新的機器學習方法，在解決

2、有限樣本、非線性及高維模式識別問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢。 本文首先從理論上對國內(nèi)外各種基金業(yè)績評估的方法進行了較為系統(tǒng)的回顧和總結。其次，通過參考國內(nèi)外不同基金評估所選用的指標，結合我國基金業(yè)的實際情況，分別從基金公司、基金經(jīng)理、風險水平及風險調整前后的收益水平等多個方面，給出了基金評估的指標集；對于指標集的特征選擇，主要采用獨立成分分析方法和核主成分分析方法。然后，利用支持向量機模型，對我國開放式基金的業(yè)績進行了實證評估。實