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基于LPRE和LASSO方法的股指追踪研究
被引量：
1
1
作者
陈银钧
刘惠篮
《经济数学》
2020年第1期92-96,共5页
将最小化乘积相对误差(LPRE)和最小绝对压缩选择算子(LASSO)方法应用到乘积回归模型,结合BIC信息准则实现股票指数的追踪,成功选取了26支对上证50指数影响较大的成分股,并比较了所提方法与线性模型下LASSO方法的表现,验证了所提方法的...
将最小化乘积相对误差(LPRE)和最小绝对压缩选择算子(LASSO)方法应用到乘积回归模型,结合BIC信息准则实现股票指数的追踪,成功选取了26支对上证50指数影响较大的成分股,并比较了所提方法与线性模型下LASSO方法的表现,验证了所提方法的有效性.
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关键词
乘积模型
lpre
方法
LASSO估计
BIC准则
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职称材料
题名
基于LPRE和LASSO方法的股指追踪研究
被引量：
1
1
作者
陈银钧
刘惠篮
机构
贵州大学数学与统计学院
出处
《经济数学》
2020年第1期92-96,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(11761020)
贵州省科技计划项目(黔科合LH字[2017]7222,黔科合平台人才[2017]5788,黔科合重大专项字[2018]3001)
贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2017]104)。
文摘
将最小化乘积相对误差(LPRE)和最小绝对压缩选择算子(LASSO)方法应用到乘积回归模型,结合BIC信息准则实现股票指数的追踪,成功选取了26支对上证50指数影响较大的成分股,并比较了所提方法与线性模型下LASSO方法的表现,验证了所提方法的有效性.
关键词
乘积模型
lpre
方法
LASSO估计
BIC准则
Keywords
multiplicative regression model
lpre
method
LASSO method
BIC criterion
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LPRE和LASSO方法的股指追踪研究
陈银钧
刘惠篮
《经济数学》
2020
1
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参考文献
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