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普通股票型与偏股混合型基金收益研究——基于
来源:未知 作者:admin 点击:
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摘要:本文通过python工具,在天天基金网、wind等数据平台爬取了2015年7月至2023年11月,68支普通股票型与偏股混合型基金及其基金单位净值、累计净值等2047个基本特征数据。并且,分别运用机器学习模型中的极端梯度提升算法(XGBoost)、支持向量机算法(SVM)以及传统线性模型中的最小二乘法(OLS),对普通股票型与偏股混合型基金平均单位净值增长率等特征进行了回归拟合。在稳健性检验的基础上,将机器学习模型与传统线性模型进行比较。实证结果表明,机器学习模型具备对基金收益进行预测的能力,而且机器学习模型在基金收益预测上相较于传统线性模型拟合度更优,表现得要更好。
关键词:基金收益;机器学习模型;传统线性模型
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