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基于非参数核回归模型的隐含波动率预测 被引量：8
1
作者 戴秀菊 舒志彪 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第2期156-162,共7页
采用非参数核回归的方法,以市场上的期权数据为分析对象,将隐含波动率看作是与执行价格、剩余期限相关的函数,对其进行建模.构建双窗宽Nadaraya-Watson高斯核回归模型和Parzen-窗均匀核回归模型,与已有的参数模型和Bourke模型进行实验对... 采用非参数核回归的方法,以市场上的期权数据为分析对象,将隐含波动率看作是与执行价格、剩余期限相关的函数,对其进行建模.构建双窗宽Nadaraya-Watson高斯核回归模型和Parzen-窗均匀核回归模型,与已有的参数模型和Bourke模型进行实验对比.实验结果表明,Parzen-窗均匀核回归模型的隐含波动率预测精度更高、效果更好,大样本的情况下优点更显著. 展开更多
关键词 期权 非参数核回归 隐含波动率 nadaraya-watson核估计 Parzen-窗法
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基于二阶微分的Nadaraya-Watson核估计
2
作者 李新娜 王正明 谢美华 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第10期8-12,共5页
文章提出了一种基于二阶微分的Nadaraya-Watson核估计方法.通过分析Nadaraya-Watson核估计和真值之间的关系,用不同带宽下的两个Nadaraya-Watson核估计表示回归函数的二阶微分,进而对Nadara-ya-Watson核估计进行改进,得到更精确的核回... 文章提出了一种基于二阶微分的Nadaraya-Watson核估计方法.通过分析Nadaraya-Watson核估计和真值之间的关系,用不同带宽下的两个Nadaraya-Watson核估计表示回归函数的二阶微分,进而对Nadara-ya-Watson核估计进行改进,得到更精确的核回归估计。试验结果表明,该方法在平滑性保持的基础上对顶点的保护效果是明显的。并将该方法应用到图像数据中,在突出边缘和目标等细节信息上,表现出良好的特性。 展开更多
关键词 核回归 nadaraya-watson核估计 二阶微分 带宽
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基于Nadaraya-Watson核回归估计量的南京市日PM2.5浓度预报研究
3
作者 解康 朱秀娟 《质量与市场》 2024年第6期30-32,共3页
在环境气象研究中,PM2.5浓度的精确预测一直是热门话题。尤其是只基于PM2.5数据本身的预报研究,其在协变量数据缺失的情况下更具有实际应用价值。因此,本文利用Nadaraya-Watson核回归估计量(N-W Kernel Regression Estimator,N-WKRE)预... 在环境气象研究中,PM2.5浓度的精确预测一直是热门话题。尤其是只基于PM2.5数据本身的预报研究,其在协变量数据缺失的情况下更具有实际应用价值。因此,本文利用Nadaraya-Watson核回归估计量(N-W Kernel Regression Estimator,N-WKRE)预测了南京市2018年7—12月的PM2.5浓度值。研究结果表明该方法具有良好的预报效果,可以为其他城市PM2.5浓度预报方法的选择提供有益参考。 展开更多
关键词 nadaraya-watson核回归估计量 南京 PM2.5
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