典型文献
基于变系数乘积模型的股指跟踪研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
变系数乘积模型;变量选择;LPRE估计;SCAD
中图分类号：
作者姓名：
万学
作者机构：
重庆师范大学 数学科学学院,重庆401331
文献出处：
引用格式：
[1]万学-.基于变系数乘积模型的股指跟踪研究)[J].重庆工商大学学报（自然科学版）,2022(02):83-89
A类：
变系数乘积模型,LPRE
B类：
股指,跟踪研究,股票投资,成分股,股票指数,跟踪问题,变量选择,样条函数,函数逼近,SCAD,惩罚函数,牛顿迭代法,实施步骤,惩罚方法,变系数模型,LS,估计方法,深证
AB值：
0.217429
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