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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
孟勇 任梦 赵心
研究目标:构建反映行业股价走势的基于社交网络文本挖掘算法的行业投资者情绪指标，并改善嵌入行业投资者情绪指标的Black-Litterman模型对资产的配置结果。研究方法:基于社交网络文本挖掘算法度量投资者情绪，运用主成分分析法构建行业投资者情绪指标，并嵌入Black-Litterman模型中构建投资者观点矩阵，确定行业资产配置比。研究发现:基于行业投资者情绪的BL模型有效提高了资产配置的日均收益率和夏普比率。实证结果在样本外验证(除受新冠疫情影响阶段)、暴涨暴跌阶段以及经过允许卖空和交易成本调整后仍稳健，进而证实了投资者情绪对资产组合有显著影响。研究创新:基于社交网络文本挖掘算法构建投资者情绪指数，解决了仅依赖于预期收益或历史数据的预测模型无法直观揭示投资者心理认知和行为的局限性问题，从一个崭新的视角科学地解决Black-Litterman模型中投资者观点的生成问题。研究价值:扩展了Black-Litterman模型理论体系研究，并推动了行为金融理论在资产配置中的应用。
[期刊] 保险研究
[作者]
李心愉 付丽莎
本文以目前保险资金运用的现状和问题为背景,采用"两步法"研究保险资金的动态资产配置问题:首先,采用计量经济学方法建立结构方程模型,研究宏观经济与保险资金可运用的各资产收益率之间的定量关系;其次,借鉴Black-Litterman模型对不同时间区间的保险资金资产配置进行实证研究,并对最优资产配置结果进行比较。研究发现,在不同约束条件和不同时间区间下,最优资产配置不尽相同,但其收益-风险特征均优于市场组合。同时,时间区间越短,预测效力越高。据此,对Black-Litterman模型在保险资金运用领域的实用性进行了讨论,并对我国的保险投资实践提出了可行性建议。
[期刊] 经济理论与经济管理
[作者]
谭华清 赵学军 黄一黎
本文讨论了大宗商品的战术资产配置价值。通过利用1973—2016年的季度数据,笔者提出了基于动量思想的Black-Litterman配置模型。该配置模型表明,在传统股票债券组合中加入GSCI大宗商品指数会明显改善组合的回报。在适当的策略周期下,加入大宗商品指数还能够提高组合的夏普比。这表明,大宗商品指数的战术配置价值明显。与其他常见的配置模型相比,本文提出的基于动量思想的Black-Litterman模型表现相对较好。上述发现在经过交易成本调整后仍然成立。
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
周亮 李红权
Black-Litterman模型一定程度上改善了均值-方差模型对输入参数过于敏感的弊端,在现实中得到了广泛应用,但现有研究大部分聚焦于模型本身的应用及对主观观点的选择上,却很少有研究将视角放在市场基准组合的选择上。笔者利用投资时钟原理构造了BL模型的主观观点收益向量,并利用战术资产配置思想形成了模型的市场基准组合,通过修正后的BL模型考察了市场基准组合对投资组合绩效的关键影响。研究结果表明:相对于等权重组合、MV组合、最小化方差组合、最小化CVaR组合及风险平价组合作为市场基准,采用战术资产配置组合为基准的BL-Faber模型获得了显著超过其他组合的绩效,验证了市场基准组合对BL模型绩效的关键性作用;改变战术配置策略的均线参数及经济周期的划分方法,BL-Faber模型仍然能获得显著的超额绩效,说明投资时钟原理及战术资产配置思想能够有效地捕捉未来的市场信息,从而提升投资组合的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
周亮
Black-Litterman模型能够有效的解决均值-方差模型对输入(尤其是预期收益率)过于敏感的问题,从而使得其在实践中得到了广泛的应用。采用风险平价策略构造市场均衡组合,并采用基于货币周期的资产轮动收益构造主观观点组合,在将主观观点信心水平进行适当简化后,形成了改进后的Black-Litterman模型。利用我国资本市场上股票、商品和债券三种大类资产数据对改进后的Black-Litterman模型进行实证检验后发现:通过相对信心水平的调节,改进后的Black-Litterman模型能够对市场均衡组合和主观观点组合进行有效的平衡,且相对于其他资产配置组合及单种资产买入持有策略,Black-Litterman组合无论是在风险控制还是收益率上都表现的更为出色。实证结论充分说明了Black-Litterman模型的有效性,同时也从市场均衡组合、主观观点及信心水平三个方向指明了模型改进的方向。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
温琪 陈敏 梁斌
本文基于Black-Litterman框架提出了中国股票市场投资中行业间资产配置的策略。因为宏观经济指标对于股票收益率有一定的解释能力,本文通过宏观经济变量对收益率序列建模并且用GJR-GARCH模型捕捉资产收益率变化的特征,得出的预测资产收益率及其方差作为Black-Litterman框架下的输入。最后通过实证结果表明,基于这种策略构建的投资组合收益率在一定条件下会优于基于市场均衡权重或者传统Markowitz框架下的投资策略。
[期刊] 经济问题
[作者]
肖燕飞 周亮
Black-Litterman模型克服了均值—方差模型对输入参数过于敏感的弊端,但是其假设市场和主观观点均符合正态分布,却与资本市场常见的尖峰厚尾现象相悖。Copula观点整合策略(COP)在Black-Litterman模型的基础上引入Copula函数,可以有效解决市场和主观观点的非正态分布现象。根据股票、商品和债券等大类资产的历史收益率形成主观观点,采用等权重组合作为市场基准组合,比较研究了COP组合与BL组合及传统等权重组合间的绩效差异,研究结果表明:COP组合和BL组合通过融合投资者主观观点,在控制投资组合风险、降低净值曲线波动方面表现得远优于传统投资组合;由于考虑了资产的非正态分布,COP组合相对BL组合能够获得更高的动态配置绩效,研究结论在控制了时间窗口、风险规避系数及信心水平后仍然稳健。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
胡光耀 樊明太
资本管理对于防范金融风险、增强金融服务实体经济的能力具有重要意义。本文在资管新规背景下,基于Black-Litterman模型建立了一个应用于上证50的指数增强策略,通过策略回测可以发现:不论考虑再平衡时的交易成本与否,将分析师一致目标价作为BL模型的输入观点,长期均可以在相对稳定的条件下为指数增强策略提供超额收益,并改善诸如夏普比率和信息比率等在内的风险收益参数。该方法适用范围广,经简单修改便可以推广至多资产组合和大类资产配置,可帮助资产管理机构在符合资管新规要求且风险可控的前提下,迅速拓宽其资产管理的多样性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈斌 马静
[目的/意义]为了弥补LDA模型建模过程中未考虑到网络文本中文档关注度和质量度这一因素,并增强结果的语义可解释性和主题表示能力,文章提出了一种热度加权的HLDA-IDF的网络文本主题挖掘模型。[方法/过程]本文首先是给出了较为准确的热度定义,并对LDA模型进行热度加权,构建出了HLDA模型,再依据词汇的主题表示能力存在差异这一实际情况,引入TF-IDF算法并改进,构建出HLDA-IDF模型,最后利用实际论坛数据进行实验验证。[结果/结论]实验结果表明该模型的结果语义可解释性和主题表示能力较强。
关键词：
热度 模型 主题挖掘 网络文本 文本挖掘
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
周亮 李红权
传统的均值-方差模型由于对输入参数过于敏感,限制了其在实践中的应用。Black-Litterman模型通过贝叶斯方法对投资者主观观点和基准组合进行加权,可以在一定程度上弥补均值-方差模型的弊端,在实践中得到了广泛的应用。本文在Black-Litterman模型的基础上,引入马尔科夫区制转换模型划分经济周期,形成了大类资产的主观观点,并分别利用等权重和最小方差组合作为基准组合,构建了MS-BL投资组合,研究结果表明:(1)我们根据区制转换机制和美林投资时钟原理提取的主观预测信息能够有效地捕捉未来的市场信息,从而提升了新投资组合的有效性;(2)我们提出的MS-BL模型在收益提升和风险控制上均显著超越了传统的资产配置模型,且在不同的样本周期、风险规避系数及信心水平下结论是稳健的。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
俞琰 陈磊 赵乃瑄
[目的/意义]为帮助高校师生充分利用网络招聘信息,提出基于大数据量网络招聘文本挖掘的课程知识模型及其自动构建方法。[方法/过程]本文提出包含"岗位-课程-知识点"的三级课程知识模型,利用自然语言文本挖掘技术实现课程知识点模型的自动构建,并通过实验对其构建过程进行验证和分析。[结果/结论]实验结果表明本文提出的模型及方法具有高度的可行性与有效性,可为高校和学生提供教学和学习参考。
关键词：
网络招聘文本 课程知识模型 文本挖掘
[期刊] 管理现代化
[作者]
易洪波 欧云
从信息挖掘的角度对网络论坛发帖文本内容进行分析，建立投资者多、空情绪的关键词词典，对网络论坛投资者多、空情绪与交易市场收益率、成交量建立ＧＡＲＣＨ－ＢＥＫＫ模型。结论表明：投资者多方情绪对交易市场收益率有预测作用；投资者多、空情绪波动影响交易市场波动。
关键词：
网络论坛 投资者情绪 股票市场
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
孟志青 郑国杰 赵韵雯
本文将东方财富网股吧的评论数据作为实证对象,利用文本挖掘技术构建金融领域的情感词典,通过贝叶斯方法将其合成网络情绪指数,应用ARMA-GARCH族模型分别刻画网络情绪与个股收益序列。结果表明:ARMA-GARCH族模型能有效解释网络情绪与股票收益的自相关性与异方差性;在短期内网络情绪对大多数个股的收益具有一定的预测作用,而个股收益对网络情绪的影响则具有较长时滞。
[期刊] 企业经济
[作者]
蔡皎洁 张玉峰
知识经济时代,知识成为产业集群网络创新的重要动力资源。面对日益激增、多结构化的企业数据,如何从中获取潜在的、高质量的知识模式,将决定产业集群网络创新的能力。本文从语义挖掘的角度构建了产业集群网络创新模型,重点分析了产业集群网络创新模型的理论基础,综合运用本体论、知识挖掘等智能信息处理技术对分布式、异构化数据进行语义分析与集成,在语义集成的基础上阐述了实施智能知识挖掘的过程,说明了产业集群网络系统具备智能获取数据中的概念和概念间关系的能力,论述了知识获取在构建产业集群网络创新模型中的重要性。
关键词：
知识 知识挖掘 产业集群网络 创新模型
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