典型文献
采用最小二乘支持向量机的部分相依函数型线性模型估计与应用
文献摘要：
提出一种基于无截断Bartlett核函数的重构方法,有效避免长期方差函数估计方法面临的核函数与窗宽选择问题,并将其应用到部分相依函数型线性模型中.利用考虑函数型数据相依性的最小二乘支持向量机对模型进行参数估计,数值模拟结果表明:与未考虑函数型数据相依特征的最小二乘估计方法相比,提出的考虑函数型数据相依性的最小二乘支持向量机估计方法能更稳健地估计向量系数,有效提高样本外的预测精度;将部分相依函数型线性模型应用到上证指数开盘价的预测中,得到较好的预测效果.
文献关键词：
部分相依函数型线性模型;长期协方差函数;相依函数型数据;最小二乘支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
苏梽芳;周煜;李气芳
作者机构：
华侨大学 经济与金融学院,福建 泉州 362021;闽南师范大学 数学与统计学院,福建 漳州 363000
文献出处：
引用格式：
[1]苏梽芳;周煜;李气芳-.采用最小二乘支持向量机的部分相依函数型线性模型估计与应用)[J].华侨大学学报（自然科学版）,2022(04):544-552
A类：
部分相依函数型线性模型
B类：
最小二乘支持向量机,模型估计,Bartlett,核函数,重构方法,估计方法,相依性,参数估计,最小二乘估计,更稳,向量系数,模型应用,上证指数,开盘价,长期协方差函数,相依函数型数据
AB值：
0.218272
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