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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.
基于LPRE和LASSO方法的股指追踪研究
【摘 要】
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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
【机 构】
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贵州大学数学与统计学院
【出 处】
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经济数学
【发表日期】
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2020年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11761020),贵州省科技计划项目(黔科合LH字[2017]7222,黔科合平台人才[2017]5788,黔科合重大专项字[2018]3001),贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2017]104)
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