10.16055/j.issn.1672-058X.2022.0002.012
基于变系数乘积模型的股指跟踪研究
随着经济的发展,股票投资进入大众视野,如何选择成分股对股票指数进行跟踪,越来越受到人们的关注,基于此,针对股票指数跟踪问题,提出了利用变系数乘积模型进行变量选择的一种方法.该方法基于B样条函数逼近技术,将LPRE准则和组SCAD惩罚函数结合起来,应用于变系数乘积模型,利用牛顿迭代法和局部二次近似给出了求解估计的实施步骤;为了验证所提方法的有效性,通过数值模拟,将变系数乘积模型SCAD惩罚方法(LPRE-S)与变系数模型最小二乘SCAD惩罚方法(LS-S)的结果进行了对比,为了验证所提方法的实用性,将LP RE-S估计方法与LS-S估计方法应用于深证红利指数,对其股指跟踪预测效果进行了比较;结果表明:LPRE-S估计方法选出真实模型的比率几乎接近1,能更好地达到变量选择的目的,且在股指跟踪中具有较好的预测效果.
变系数乘积模型、变量选择、LPRE估计、SCAD
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O212.7(概率论与数理统计)
国家社会科学基金;重庆市基础科学与前沿研究技术专项项目
2022-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
83-89
