本文選題：向量自回歸 + LASSO�。� 參考：《數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理》2017年04期

【摘要】：向量自回歸模型(VAR)廣泛應(yīng)用在對時(shí)間相依的多元時(shí)間序列建模中,但在高維數(shù)據(jù)建模中,自回歸的系數(shù)膨脹可能導(dǎo)致噪音估計(jì)、不穩(wěn)定的預(yù)測、解釋上的困難等問題。在實(shí)際應(yīng)用中,序列的真實(shí)模型往往具有稀疏性,因此運(yùn)用稀疏VAR模型對高維時(shí)間序列進(jìn)行建模,不僅可以解決高維數(shù)據(jù)帶來的上述困難,也有利于尋找高維數(shù)據(jù)內(nèi)在的真實(shí)模型。本文以10家公司的股票收益率為研究對象,采用3種不同的稀疏估計(jì)方法,不但分析了股票收益率之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,而且通過實(shí)證分析展示了稀疏估計(jì)的優(yōu)勢。
[Abstract]:Vector autoregressive model (VAR) is widely used in the modeling of time-dependent multivariate time series, but in high-dimensional data modeling, the expansion of autoregressive coefficients may lead to noise estimation, unstable prediction and difficulties in interpretation. In practical applications, the real models of sequences often have sparsity. Therefore, using sparse VAR model to model high-dimensional time series can not only solve the above difficulties caused by high-dimensional data. It is also helpful to find the real model of high dimensional data. Taking the stock return rate of 10 companies as the research object, this paper uses three different sparse estimation methods, not only to analyze the dynamic relationship between stock returns, but also to demonstrate the advantages of sparse estimation through empirical analysis.
【作者單位】： 中國人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究中心;中國人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院;蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院;新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與信息學(xué)院;
【基金】：教育部哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究重大課題攻關(guān)項(xiàng)目(15JZD015);教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20130004110007);教育部人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目(15JJD910001) 國家自然科學(xué)基金(11271368) 北京市社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目(15ZDA17) 國家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(13AZD064) 中國人民大學(xué)科學(xué)研究基金(中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助)項(xiàng)目成果(15XNL008) 蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)“飛天學(xué)者特聘計(jì)劃”以及新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)“天山學(xué)者”
【分類號】：F224;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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10 王濤;華t熝，

本文編號：1824647