基于LPRE和LASSO方法的股指追踪研究

• 作者: 刘惠篮 陈银钧
• 来源期刊: 经济数学
• 学科: 数学
• 关键词: 乘积模型 LPRE方法 LASSO估计 BIC准则
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 金融系统工程
• 页码范围: 92-96
• 页数: 5页
• 分类号: O212.1
• 字数: 4036字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈银钧	贵州大学数学与统计学院	1	0	0.0	0.0
2	刘惠篮	贵州大学数学与统计学院	2	0	0.0	0.0