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基金仓位测算方法数据选取我们使用29 个一级行业指数日收益率作为回归模型的自变量,基金的日频收益率作为因变量,通过几种不同的多元线性回归方式,进行基金仓位测算。本文用于测试的样本主要为Wind 分类下的普通股票型基金和偏股混合型基金,剔除沪港深基金等非完全投资于A股市场的基金,剔除数据方面有缺失值或存在疑问的基金,剔除2017 年以后成立的基金,共保留190 只普通股票型基金及414 只偏股混合型基金作为我们测试的样本。

在实际操作中,首先利用主成分分析法对29个一级行业日收益率数据进行主成分提取。我们选取累计方差贡献率达到95%的前几个主成分构成自变量组,以基金的日收益率作为因变量进行回归,可以拟合得到各主成分前面的回归系数。下图展示了一个小例子,以2017.1.1~2018.8.10的数据进行计算,29个行业日收益率变量的前九个主成分就达到了累计方差贡献率95%以上。因为每个主成分变量都可以表达为原29个行业日收益率变量的线性组合,所以可将主成分前面的回归系数还原成29个行业日收益率变量的系数,从而得到各个行业的权重。这里需要注意的是,线性回归采样时间段内包含的交易日个数需大于提取的主成分的个数,否则无法求解出结果,后面将要讲述的回归模型也都会面临这个问题,就不再一一赘述了。

2018年2月1日,西安户籍新政2.0版升级开始!个人落户一站式全办结,通过学历、人才、投资纳税落户的,即便是落在集体户上,也可同步完成举家迁入。3月5日,网络“掌上户籍”绿色通道正式运行,即凭学历落西安社区集体户,只需通过“掌上户籍室”APP提交资料即可。

因此,在当前这种情势下,我们可考虑探索两条脚走路的房地产调控新模式:即统筹各城市资源协调,确保城市各类资源要素稳定,防止各城市盲目扩大规模,避免过多的教育、医疗、就业等资源流向城市尤其是大中城市,国家可考虑将一些资源安排和布局到位于城乡结合部的农村地区,缩小城市与农村地区之间的资源要素差距。同时,大力实施乡村振兴战略,统筹新农村建设,在农村加大各种资源要素的配置或投入;并可考虑允许农村宅基地及其他荒芜土地的使用权出租、出售给社会资本,允许城市资本下乡开发农家乐、旅游休闲、养老健康产业、观光农业等,分散人口过度向城市集中,建设出真正的天蓝水绿、空气洁净、环境宜人的新农村,让农村能够对广大居民产生较强的吸引力,为持续调控坚决遏制房价上涨减轻压力。

你在反思时这样说:我举个例子,在摄像头、儿童手表,甚至智能路由器,我们都是起个大早。我们三年前、四年前就开始做了,但三年前和四年前很遗憾,我有一个想法给了团队,我跟团队最大的问题,到今天我来看这个团队执行的战略,依然是我三年前、四年前给大家的战略。就是战略没有演进,没有超越。

如果根据以上方程,直接使用OLS回归,会得到什么样的拟合结果呢?首先,我们不妨取一个例子进行简单试验。以某普通股票型基金为例(采样方式不重要,在大部分股票型基金中都能推出类似结论),采用2018.5.18~2018.6.29(共30个交易日)内的数据进行回归,得到该支基金在这段时间内的持仓预测,分别为石油石化12.93%,煤炭-7.31%,有色金属-7.14%,电力及公用事业-8.96%,钢铁-7.21%,基础化工-23.75%,建筑-38.94%,建材22.59%,轻工制造-38.05%,机械-23.55%,电力设备38.48%,国防军工13.45%,汽车1.07%,商贸零售-3.54%,餐饮旅游-1.25%,家电-32.85%,纺织服装7.80%,医药27.99%,食品饮料30.11%,农林牧渔-23.13%,银行9.68%,非银行金融2.47%,房地产30.88%,交通运输35.41%,电子元器件34.03%,通信1.72%,计算机21.66%,传媒-1.62%,综合-0.28%。许多行业的拟合权重是较大负值,结果欠缺合理性。

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