基于贝叶斯最大似然估计的金融预测

摘要：

文章研究了基于贝叶斯最大似然估计的组合预测方法在金融预测领域中的应用.在构建组合预测模型时,运用贝叶斯最大似然估计理论分析了以往各期预测精度对于当期各单项预测方法权重设定的影响,在此基础上,运用灰关联度理论和泰勒级数理论,建立优化模型,确定最优权重的表达式.算例验证结果表明:相对于单项预测方法,当数据样本量较大时,金融预测的效果较好.

关键词：似然估计、灰关联度、泰勒级数、金融预测

所属期刊栏目：34

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：杭州市哲学社会科学常规性规划课题基金资助项目G16JC015

在线出版日期：2018-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：85-88