【摘 要】
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Logistic回归模型在处理分类数据中有着十分广泛的应用,通常为了简化模型而使用Logit变换将模型化为线性回归模型,但Logit变换会导致误差分量分布函数不同,从而导致模型误差
【机 构】
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海南大学理学院,琼台师范学院数理系
【基金项目】
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国家自然科学基金(11761025,11961018);海南省自然科学基金(117011);海南省教育厅高校科研资助项目(Hnky2017-12);海南大学青年基金(hdkyxj201719);海南大学科研启动基金项目(KYQD(ZR)1735);海南大学教育教学科研资助项目(hdjy1639)
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Logistic回归模型在处理分类数据中有着十分广泛的应用,通常为了简化模型而使用Logit变换将模型化为线性回归模型,但Logit变换会导致误差分量分布函数不同,从而导致模型误差增大.首先对Logit变换进行修正,在考虑离群值影响的基础上,利用指数平方损失函数和自适应LASSO形式稳健回归惩罚函数,从而对线性回归模型进行了修正,其次对股票涨跌情况进行了预测,最后结果表明,修正的模型对期望风险较小的投资者有更高的预测成功率.
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