Style analysis with particle filtering and generalized simulated annealing
Style analysis with particle filtering and generalized simulated annealing
复制标题
使用粒子过滤和广义模拟退火进行风格分析
DOI：
10.1142/s2424786317500372
复制
发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Akihiko Takahashi
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
T. Fukui;Seisho Sato;Akihiko Takahashi
本文提出了一种在通用状态空间框架中采用粒子滤波和广义模拟退火 (GSA) 进行共同基金风格分析的新方法。具体来说，我们将每个风格指数的暴露视为状态空间模型中的潜在状态变量，并采用蒙特卡洛滤波器作为粒子滤波方法，其中GSA有效地应用于估计未知参数。使用具有六个标准风格指数的三个日本股票共同基金的数据进行的实证分析证实了我们方法的有效性。此外，我们创建了特定于基金的风格指数，以进一步改进分析中的估计。
This paper proposes a new approach to style analysis of mutual funds in a general state space framework with particle filtering and generalized simulated annealing (GSA). Specifically, we regard the exposure of each style index as a latent state variable in a state space model and employ a Monte Carlo filter as a particle filtering method, where GSA is effectively applied to estimating unknown parameters.An empirical analysis using data of three Japanese equity mutual funds with six standard style indexes confirms the validity of our method. Moreover, we create fund-specific style indexes to further improve estimation in the analysis.