典型文献
基于深度学习的收益率预测与投资组合模型
文献摘要：
在传统投资组合模型中,备选资产的预期超额收益率的预测误差将导致模型的投资绩效劣化.文章采用Transformer深度学习模型对备选资产的收益率进行预测,以提升预期收益率的准确度,进而提高投资组合模型的绩效.以中证800指数的成分股为备选资产,进行了72期投资,将实证结果与LSTM和SVR模型进行对比,验证了Transformer模型在提升预测准确度和提高投资组合模型绩效上的优越性.
文献关键词：
投资组合;深度学习;均值-方差模型;Transformer模型
中图分类号：
作者姓名：
章宁;闫劭彬;范丹
作者机构：
中央财经大学 信息学院;国家金融安全教育部工程研究中心,北京 102206
文献出处：
引用格式：
[1]章宁;闫劭彬;范丹-.基于深度学习的收益率预测与投资组合模型)[J].统计与决策,2022(23):48-51
A类：
预期超额收益
B类：
收益率预测,投资组合模型,备选,超额收益率,预测误差,投资绩效,劣化,Transformer,深度学习模型,预期收益率,成分股,SVR,预测准确度
AB值：
0.280945
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