基于LPRE和LASSO方法的股指追踪研究

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.

关键词：乘积模型、LPRE方法、LASSO估计、BIC准则

所属期刊栏目：37

分类号：O212.1(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;贵州省科技计划项目;贵州省教育厅青年科技人才成长项目

在线出版日期：2020-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：92-96