کاربرد ضرایب همبستگی مبتنی بر کاپولا و رویکردهای مبتنی بر برنامه‌ریزی پویا در تعیین شباهت میان‌ سری‌های زمانی به منظور خوشه‌بندی و تشکیل پرتفوی مبتنی بر شاخص

Abstract

ردیابی شاخص که به عنوان یکی از روش‌های مدیریت غیرفعال سرمایه‌گذاری شناخته شده است، به دنبال تشکیل پرتفوی، به‌گونه‌ای است که در طول زمان با کمترین میزان خطا، بازده‌ای نزدیک به شاخص داشته باشد. در این پژوهش به بررسی کاربرد یک مدل برنامه‌ریزی صفر و یک در خوشه‌بندی ‌سری‌های زمانی به‌منظور تشکیل پرتفوی ردیاب شاخص پرداخته شده‌است. به‌منظور فرایند خوشه‌بندی، معیار‌های متنوع سنجش شباهت سری‌های زمانی از جمله، ضرایب همبستگی مبتنی بر کاپولا همچنین فاصلۀ مبتنی رویکردهای پویا در سنجش شباهت سری‌های زمانی، مورد استفاده قرار گرفته‌است. آزمون خارج از نمونه بر روی نسبت بازار و خطای ردیابی پرتفوهای مبتنی بر شاخص 50 شرکت فعال‌تر بورس اوراق بهادار تهران در بازه زمانی ابتدای سال 1394 تا پایان بهار سال 1397 نشان از این موضوع دارد که پرتفو‌ها در ردیابی شاخص موفق عمل نموده‌اند و متوسط خطای ردیابی روزانۀ پرتفوها دارای تفاوت معنی‌داری با یکدیگر نیست. همچنین آزمون سخت‌گیرانه مقایسات زوجی بر روی خطای ردیابی پرتفو‌ها نیز نشان از این موضوع دارد که خطای ردیابی پرتفو‌ها با یکدیگر تفاوت معنی‌دار ندارد