基于变系数乘积模型的股指跟踪研究

• 作者: 万学
• 来源期刊: 重庆工商大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 变系数乘积模型 变量选择 LPRE估计 SCAD
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 页码范围: 83-89
• 页数: 7页
• 分类号: O212.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.16055/j.issn.1672-058X.2022.0002.012

摘要

随着经济的发展,股票投资进入大众视野,如何选择成分股对股票指数进行跟踪,越来越受到人们的关注,基于此,针对股票指数跟踪问题,提出了利用变系数乘积模型进行变量选择的一种方法.该方法基于B样条函数逼近技术,将LPRE准则和组SCAD惩罚函数结合起来,应用于变系数乘积模型,利用牛顿迭代法和局部二次近似给出了求解估计的实施步骤;为了验证所提方法的有效性,通过数值模拟,将变系数乘积模型SCAD惩罚方法(LPRE-S)与变系数模型最小二乘SCAD惩罚方法(LS-S)的结果进行了对比,为了验证所提方法的实用性,将LP RE-S估计方法与LS-S估计方法应用于深证红利指数,对其股指跟踪预测效果进行了比较;结果表明:LPRE-S估计方法选出真实模型的比率几乎接近1,能更好地达到变量选择的目的,且在股指跟踪中具有较好的预测效果.