我国股票市场可以预测吗?——基于组合LASSO-logistic方法的视角

摘要：

本文研究了上市公司的41个特征变量对我国股票收益率样本外的可预测性.基于2010年1月至2019年10月上市公司的财务及股票交易数据,本文采用机器学习驱动的组合LASSO-logistic算法解决了股票预测中存在的3个问题:①特征变量不足导致股票异象因子构建不全面问题,②特征变量构建过多而存在的"维度灾难"问题,③特征变量之间的高相关性导致预测不稳定问题.研究结果显示,组合LASSO-logistic算法能够有效识别特征变量与预期收益之间的复杂关系,其投资组合资产配置的策略能够比传统多元Logistic算法、支持向量机(SVM)算法和随机森林算法得到更高的超额回报.同时,本文发现影响股票预期收益的公司特征变量并非一成不变,其显著的动态变化在一定程度上提示了我国股票市场的弱稳定性.

关键词：横截面收益预测、资产配置策略、我国股票市场、组合LASSO-logistic方法

所属期刊栏目：38

分类号：F222.3(经济计算、经济数学方法)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;教育部人文社会科学研究项目

在线出版日期：2021-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：82-96