基于LASSO算法的股指追踪研究

作     者：顾明庆 程相怡 

作者机构：上海大学悉尼工商学院 扬州大学 

出 版 物：《投资与合作》 (Investment and Cooperation)

年 卷 期：2023年第2期

页      面：42-44页

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0811[工学-控制科学与工程] 

主　　题：股指追踪 LASSO算法 实证分析 上证龙头指数 成分股 

摘      要：指数追踪主要是对某一指数的表现进行复制或跟踪，是一种流行的被动投资组合管理策略。指数复制的3种方法分别是完全复制法、抽样复制法和优化选样法。完全复制法虽然能够完全追踪指数，但随着资产数目的增加，全面复制往往会遇到流动性差和成本高的问题，从而不受投资者青睐。抽样复制法虽能减少证券种类、降低交易费用，但其抽样过程是在成分股中随机抽取一定数量的证券，从而建立追踪组合，这种方法的实际效果并不好。优化选样法是通过优化选择部分证券来构建追踪组合，获得与指数相近的收益表现，该方法通过建立数学模型将问题量化。文章运用LASSO算法对上证龙头指数里的成分股进行筛选，进而构建能够复制该指数的投资组合。