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基于LPRE和LASSO方法的股指追踪研究

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摘要

将最小化乘积相对误差(LPRE)和最小绝对压缩选择算子(LASSO)方法应用到乘积回归模型,结合BIC信息准则实现股票指数的追踪,成功选取了26支对上证50指数影响较大的成分股,并比较了所提方法与线性模型下LASSO方法的表现,验证了所提方法的有效性.

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来源
《经济数学》|2020年第1期|92-96|共5页
作者
陈银钧; 刘惠篮;
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作者单位

贵州大学数学与统计学院贵州贵阳 550025;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类一般数理统计;
关键词
乘积模型; LPRE方法; LASSO估计; BIC准则;

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