Index spårning är en passiv investeringsstrategi där en investerare köper en uppsättning tillgångar för att efterlikna ett marknadsindex. Spårningsfelet, skillnaden mellan resultatet av indexet och portföljen, kan minimeras genom att köpa alla tillgångar som finns i indexet. Denna strategi leder dock till en betydande transaktionskostnad och minskar följaktligen avkastningen på den konstruerade portföljen. Å andra sidan kan en portfölj med liten kardinalitet resultera i en dålig prestanda utanför urvalet. Av intresse är alltså minimering av spårningsfel, samtidigt som antalet tillgångar som investeras i små (dvs. sparsamt). I detta dokument utvecklar vi en spårningsportföljmodell som tar upp de motstridiga kraven ovan genom en kombination av L0- och L2-normar. Medan L2-norm legaliserar det överbestämda systemet för att införa smidighet (och därmed bättre out-of-prove) prestanda och krymper lösningen till den lika viktade täta portföljen, L0-norm innebär en kardinalitetsbegränsning som uppnår sparhet (och därmed lägre transaktionskostnader). Vi föreslår en heuristisk metod för parameteruppskattning i denna modell, som kombinerar girig sökning med en analytisk formel inbäddad i den. Vi visar att en sparsam portfölj kan uppnå god spårnings- och generaliseringsprestanda på historiska uppgifter om vecko- och daglig avkastning på Nikkei-indexet 225 och dess grundbolag.
En kombination av 0-normen och 2-normen studerades i REF ).
Simultaneous Pursuit of Out-of-Sample Performance and Sparsity in Index Tracking Portfolios
{'venue': None, 'journal': 'Computational Management Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}