講座主題：基于機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測的資產(chǎn)配置研究

主講人：房勇

組織單位：福建省綠色經(jīng)濟(jì)學(xué)科聯(lián)盟、福建普惠金融研究院,、經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院

講座時(shí)間：2024年12月7日  上午9:30

講座地點(diǎn)：經(jīng)管樓314

主講嘉賓簡介：房勇,，中國科學(xué)院管理學(xué)博士，中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院副研究員,、博士生導(dǎo)師,，研究方向是金融工程與風(fēng)險(xiǎn)管理、運(yùn)籌管理，兼任中國系統(tǒng)工程學(xué)會常務(wù)副秘書長,、金融系統(tǒng)工程專業(yè)委員會秘書長,，中國優(yōu)選法、統(tǒng)籌法與經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)研究會理事,，中國運(yùn)籌學(xué)會決策科學(xué)分會副理事長兼秘書長,、《系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)》副主編、《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)報(bào)》助理主編,、《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》,、Journal of System Science and Information編委。曾作為中組部,、共青團(tuán)第10批博士服務(wù)團(tuán)成員掛職新疆維吾爾自治區(qū)國有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會主任助理,。出版學(xué)術(shù)專著5部,在European Journal of Operational Research和IEEE Transactions on Fuzzy Systems等國內(nèi)外重要學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表論文80余篇。先后主持國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目,、保監(jiān)會重點(diǎn)項(xiàng)目,，參與973項(xiàng)目、國家自然科學(xué)基金創(chuàng)新群體項(xiàng)目和國家自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目,、重點(diǎn)項(xiàng)目等國家級項(xiàng)目多項(xiàng),。

講座摘要：報(bào)告將介紹基于機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測的大類資產(chǎn)資產(chǎn)配置和行業(yè)配置建模研究。首先是大類資產(chǎn)配置方面的工作,，利用互聯(lián)網(wǎng)論壇文本數(shù)據(jù)結(jié)合文本挖掘技術(shù)構(gòu)造投資者情緒主觀指標(biāo),，利用主成分分析方法得到日度投資者情緒綜合指數(shù)，進(jìn)一步構(gòu)建因子篩選模型以篩選宏觀,、風(fēng)格及情緒因子,，基于長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī),、梯度提升決策樹,、EGARCH、ARIMA以及最優(yōu)權(quán)重組合預(yù)測等方法進(jìn)行收益率預(yù)測,，提出大類資產(chǎn)因子配置策略,。然后是行業(yè)配置方面的工作，以10只滬深300一級行業(yè)指數(shù)作為研究樣本, 通過AdaBoost集成算法生成Black-Litterman (BL)模型的投資者觀點(diǎn),，以期克服投資者觀點(diǎn)設(shè)置的主觀性和不確定性,，從而提升BL模型的可應(yīng)用性。算例結(jié)果表明,，BL-AdaBoost的投資績效優(yōu)于其它投資組合, 并且基于非線性機(jī)器學(xué)習(xí)算法的BL模型績效表現(xiàn)要優(yōu)于基于線性算法的BL模型,。