论文摘要
在金融领域,自适应Lasso被广泛的用于股票价格预测模型中的变量选择和参数估计。然而,自适应Lasso是针对非时间序列模型提出的,忽略了时间序列模型特定的结构,比如时间序列模型中通常会出现滞后阶数越靠后,对未来的预测能力越弱的特性,从而,容易造成估计及预测不精确。因此,时间序列模型的变量选择惩罚参数的设计应与滞后阶数相关,即对越靠后的滞后阶数应加上越大的惩罚。为了充分考虑时间序列模型的特性且保留自适应Lasso的优点,本文针对时间序列AR(p)模型提出一种改进的自适应Lasso(MA Lasso)方法,通过在自适应Lasso惩罚基础上乘以一个关于滞后阶数单调不减的函数来达到目标。这样设计的惩罚参数的另一个优点是通过选取特定的惩罚参数,Lasso,自适应Lasso方法都是MA Lasso方法的特例。进一步,对于AR(p)模型中另一个重要参数p的选择问题,本文提出一种改进的BIC模型准则来选择p。最后,将MA Lasso方法应用到中证100指数中,实证分析表明,与Lasso和自适应Lasso相比,MA Lasso选择最简模型且预测效果最佳,即选择最少的预测变量的同时且具有最小的模型预测误差。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王国长,梁焙婷,王金枝
关键词: 自适应,股价预测
来源: 数理统计与管理 2019年04期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,金融,证券,投资
单位: 暨南大学经济学院统计学系
基金: 函数数据变换模型及降维方法的研究(11501248)
分类号: O212.1;F832.51
DOI: 10.13860/j.cnki.sltj.20190605-001
页码: 750-760
总页数: 11
文件大小: 850K
下载量: 611
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