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弗朗西斯科·帕特林;桑德拉·帕特里尼;托马索·米内瓦

聚类财务时间序列：共同基金风格分析的应用。 （英语） Zbl 1429.62476号

计算。统计数据分析。 47，第2期，353-372（2004）。
摘要：分类对于以高度复杂性为特征的上下文的综合性和信息性描述非常有用。可以采取不同的方法来解决分类问题：统计工具可能有助于提高分类方案的可信度。提出了一种用于共同基金风格分析的分类算法，该算法结合了不同的统计技术，并以低成本利用了现成的信息。为了向有兴趣评估和比较不同金融产品的投资者和基金经理提供可靠信息，该领域强烈寻求客观、有代表性、一致和经验性的分类方案。机构分类方案（如可用）并不总是提供一致且具有代表性的同类基金组。提出了一种“基于收益”的分类方案，旨在通过分析过去收益的时间序列来识别共同基金的风格。该分类过程包括三个基本步骤：（a）基于主成分分析的降维步骤，（b）利用稳健进化聚类方法的聚类步骤，以及（c）通过William Sharpe首次提出的约束回归模型进行风格识别步骤。该算法在意大利共同基金样本上进行了测试，并在以下方面取得了令人满意的结果：（i）与现有机构分类的一致性，以及（ii）回报横截面样本外变异的解释力。

引用于18文件

MSC公司：

62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62-08 统计问题的计算方法
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

分类;群集;遗传算法;共同基金风格分析
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Pattarin}等人，《计算》。统计数据分析。47，No.2，353--372（2004；Zbl 1429.62476）
全文： 内政部

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